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烤烟叶片氯密度高光谱预测模型的建立 预览 被引量:1
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作者 杨艳东 贾方方 +5 位作者 刘新源 任天宝 刘文 李梦匣 刘云飞 刘国顺 《河南农业科学》 北大核心 2019年第5期155-160,共6页
连续2a设置烤烟3个品种处理和3个地点处理,提取10个植被指数[修正三角形植被指数(Modified triangular vegetation index,MTVI)、归一化植被指数1(Normalized difference vegetation index 1,NDVI1)、归一化植被指数2(Normalized differ... 连续2a设置烤烟3个品种处理和3个地点处理,提取10个植被指数[修正三角形植被指数(Modified triangular vegetation index,MTVI)、归一化植被指数1(Normalized difference vegetation index 1,NDVI1)、归一化植被指数2(Normalized difference vegetation index 2,NDVI2)、新型植被指数(New vegetation index,NVI)、比值植被指数1(Ratio vegetation index 1,RVI1)、比值植被指数2(Ratio vegetation index 2,RVI2)、比值植被指数3(Ratio vegetation index 3,RVI3)、水分指数(Water index,WI)、归一化色素叶绿素植被指数(Normalized chlorophyll pigment vegetation index,NCPI)、简单比值水分指数(Simple ratio water index,SRWI)],用一元线性回归模型、多元线性回归模型、BP神经网络模型分别对烤烟叶片氯密度进行估算,比较其对烤烟叶片氯密度的预测效果。结果表明, NDVI2 、 NVI、RVI2、RVI3、NCPI、SRWI 6个植被指数与烤烟叶片氯密度均极显著相关,相关系数均> 0.680 。一元线性回归模型、多元线性回归模型、BP神经网络模型的决定系数分别为0.617、 0.617 、0.868,其均方根误差分别为1.573、1.577、0.828。BP神经网络的预测效果比一元线性回归模型、多元线性回归模型预测效果好。 展开更多
关键词 烤烟 氯密度 高光谱 植被指数 预测模型
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消化道恶性肿瘤患者预后影响因素分析和预测模型的构建 预览
2
作者 何启雄 李刚 +4 位作者 吴志扬 张绪鹏 张宇 李盛海 黄铭祥 《广西医科大学学报》 CAS 2019年第5期763-766,共4页
目的:分析消化道恶性肿瘤患者预后的影响因素,并建立和探讨生存预测模型的临床应用价值。方法:回顾性分析2015年1月至2016年5月肇庆医学高等专科学校附属医院和肇庆市中医院收治的200例消化道恶性肿瘤患者的病历资料,选择可能对预后产... 目的:分析消化道恶性肿瘤患者预后的影响因素,并建立和探讨生存预测模型的临床应用价值。方法:回顾性分析2015年1月至2016年5月肇庆医学高等专科学校附属医院和肇庆市中医院收治的200例消化道恶性肿瘤患者的病历资料,选择可能对预后产生影响的独立危险因素,应用诺模图模型分析影响预后的因素,根据临床决策曲线对模型进行评价。结果:COX回归分析显示,年龄、肿瘤分化程度、肿瘤分期、手术史和术前化疗均为消化道恶性肿瘤患者2.5年生存率的独立影响因素(均P<0.05)。诺模图预测消化道恶性肿瘤患者的2.5年死亡率为40%时,提前对该患者进行治疗干预,可能会有约38%的患者受益。结论:年龄、肿瘤分化程度、肿瘤分期、手术史和术前化疗与消化道恶性肿瘤患者的预后有关,根据这些影响因素构建的诺模图可量化评估患者的预后。 展开更多
关键词 消化道肿瘤患者 预后 预测模型 危险因素
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规范变换与误差修正结合的环境系统的前向网络和投影寻踪预测模型 被引量:1
3
作者 李祚泳 汪嘉杨 徐源蔚 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期2053-2070,共18页
为了建立适用于环境系统的结构简洁、形式统一、程序规范、应用普适的神经网络和投影寻踪回归预测模型,针对传统的神经网络和投影寻踪回归用于多因子、大样本预测建模,存在模型结构复杂、学习效率低的局限,提出设置环境系统预测量及其... 为了建立适用于环境系统的结构简洁、形式统一、程序规范、应用普适的神经网络和投影寻踪回归预测模型,针对传统的神经网络和投影寻踪回归用于多因子、大样本预测建模,存在模型结构复杂、学习效率低的局限,提出设置环境系统预测量及其影响因子参照值和规范变换式的原则和方法,使规范变换后的影响因子皆“等效”于同一个规范影响因子,从而将多因子的的预测建模简化为等效规范因子的预测建模,使模型结构得到极大地简化,提高了学习效率;此外,为了提高预测模型的预测精度,还提出了对预测样本的模型输出值的误差修正公式.在对环境系统的预测量及其影响因子进行规范变换的基础上,将m个规范影响因子的每个建模样本组成m个“等效”训练样本,应用免疫进化算法优化模型参数,分别建立适用于环境系统的2个或3个规范影响因子的前向神经网络和投影寻踪回归两类预测模型;并依据误差理论,对误差修正公式修正后的模型预测精度的提高进行了严格的数学论证.将基于规范变换与相似样本误差修正相结合的两类预测模型,用于某市5个点位的SO2浓度预测,并与6种传统预测模型和方法的预测结果进行了比较.结果表明:对同一个预测样本,同类模型的两种不同结构的的预测值及其相对误差都几乎完全相同或彼此相差甚小;此外,两种不同结构的两类预测模型用于5个样本预测,其相对误差绝对值的平均值分别为2.59%、2.67%;2.18%、2.62%,均远小于传统BP神经网络模型的25.72%、传统PPR模型的14.20%、传统SVR模型的22.13%、模糊识别模型的21.57%、组合算子模型的18.36%和多元回归模型的25.31%;而两类模型预测的最大的相对误差绝对值分别为4.11%和3.57%,更加远远小于传统的6种预测模型的37.18%、56.07%、27.40%、32.14%、38.38%和60.26%.实例分析结果证实了误差修正公式对提� 展开更多
关键词 环境系统 规范变换 预测模型 前向神经网络 投影寻踪回归
肺大细胞神经内分泌癌临床特征分析及预后模型建立
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作者 杨峤 许子寒 +3 位作者 郑林鹏 陈明镜 余永新 孙建国 《第三军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第12期1156-1160,共5页
目的基于监测、流行病学和结果数据库(Surveillance, Epidemiology, and End Results,SEER),分析肺大细胞神经内分泌癌(pulmonary large cell neuroendocrine carcinoma, PLCNEC)的临床特征和患者生存情况,建立预后模型。方法从SEER数... 目的基于监测、流行病学和结果数据库(Surveillance, Epidemiology, and End Results,SEER),分析肺大细胞神经内分泌癌(pulmonary large cell neuroendocrine carcinoma, PLCNEC)的临床特征和患者生存情况,建立预后模型。方法从SEER数据库中收集2004-2013年诊断为PLCNEC的患者1 656例,描述其基本临床特征,通过Kaplan-Meier法绘制生存曲线并进行生存分析。使用Cox比例风险模型探索与总生存期(overall survival,OS)相关的临床特征,并建立可视化的预测患者预后的列线图(nomogram)模型,通过重复抽样对模型进行验证。结果 1 656例PLCNEC患者中,男性(55.37%)和诊断年龄≥65岁(52.05%)居多,以白种人(84.12%)为主;40.94%做过手术治疗,37.80%做过放疗,51.93%做过化疗。生存分析发现:患者中位生存期为11个月,1年生存率为46.5%。Cox比例风险模型多因素分析发现:女性、黑种人及其他种族、手术治疗、放疗及化疗为保护因素,而年龄≥65岁,肿瘤长径增大,肿瘤向邻近组织、区域淋巴结及远处扩散为危害因素,肿瘤部位对生存影响无明显差异。利用上述与OS相关的临床特征,建立可视化列线图模型,可通过基本临床特征来预测PLCNEC患者的1年生存率。重复抽样验证发现该模型1年生存率预测值与实际值一致性较好(C-index为0.76)。结论 PLCNEC患者中位OS为11个月,1年生存率为46.5%;性别、诊断年龄、种族、基线肿瘤长径、肿瘤扩散、手术治疗、放射治疗及化疗等临床特征与PLCNEC生存预后相关;成功建立可视化列线图模型,可预测PLCNEC患者1年生存率。 展开更多
关键词 肺大细胞神经内分泌癌 临床特征 SEER数据库 列线图 预后模型
基于最小二乘支持向量机的锅炉氮氧化物排放量预测模型 预览
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作者 张宏 禚春成 任鹏 《吉林电力》 2019年第3期18-20,共3页
为了降低氮氧化物排放量,建立了基于最小二成支持向量机的氮氧化物排放量预测模型,并用差分算法优化最小二成支持向量机的参数。为了表明所提算法的有效性,利用BP神经网络、多层感知器(MLP)和偏最小二乘法(PLS)进行对比,试验结果表明该... 为了降低氮氧化物排放量,建立了基于最小二成支持向量机的氮氧化物排放量预测模型,并用差分算法优化最小二成支持向量机的参数。为了表明所提算法的有效性,利用BP神经网络、多层感知器(MLP)和偏最小二乘法(PLS)进行对比,试验结果表明该算法具有很好的预测能力和稳定性。 展开更多
关键词 燃煤锅炉 氮氧化物排放量 最小二乘支持向量机 差分算法 预测模型
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速冻青稞鱼面储运过程中货架期预测模型构建 预览
6
作者 丁捷 唐艳 +3 位作者 刘春燕 唐婷婷 肖猛 吕龙 《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期25-33,60共10页
通过对不同储运温度下速冻青稞鱼面的感官、理化指标的变化分析,分别建立基于感官威布尔危害分析(Weibull Hazard Analysis, WHA)、化学动力学(Arrhenius)、BP神经网络(Back Propagation)的货架期预测模型,并验证结果。研究结果表明:在-... 通过对不同储运温度下速冻青稞鱼面的感官、理化指标的变化分析,分别建立基于感官威布尔危害分析(Weibull Hazard Analysis, WHA)、化学动力学(Arrhenius)、BP神经网络(Back Propagation)的货架期预测模型,并验证结果。研究结果表明:在-18~25℃范围内,面条货架期随温度的升高逐渐缩短;根据国家标准确定速冻青稞鱼面在-18、-10、-5、0、5、10、25℃下货架期实际终点分别为294、195、100、30、24、18、3 d;相关性分析显示,储藏时间与TBA值呈极显著正相关,与POV值、pH值、感官评分相关性不显著。在-18、-10、-5、0、5、10、25℃温度下,基于感官评价指标的威布尔危害分析的货架期预测终点为296.21、206. 89、101. 94、29.92、23. 46、19. 15、3. 29 d,相对误差为0.27%~9. 67%;基于TBA指标的Arrhenius方程,货架期预测终点为413. 30、170. 87、101. 05、60. 92、37. 40、23. 36、6. 26 d,相对误差为1. 05%~108. 62%。基于感官评价和理化指标(pH、TVB-N、TBA、POV)的BP神经网络模型货架期预测终点为281.45、190.07、103.24、31.46、23.20、17. 17、2.76d,相对误差为4.60%~7.96%。Weibull与BP神经网络预测模型性能较优,可用于速冻青稞鱼面的货架期终点预测。 展开更多
关键词 速冻青稞鱼面 品质 货架期 预测模型
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影像组学模型对高血压脑出血早期血肿扩大的预测作用研究
7
作者 杨俊 侯自明 +5 位作者 王浩 刘东远 康慧斌 侯哲 王森 张洪兵 《中华神经医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期49-54,共6页
目的 构建一个预测高血压脑出血早期血肿扩大的影像组学模型并探讨其预测价值。 方法 对北京潞河医院神经外科自2010年2月至2018年8月收治的发病6 h内的212例高血压脑出血患者于入院后0.5 h内行头颅CT检查,于入院后24 h内行头颅CT复查,... 目的 构建一个预测高血压脑出血早期血肿扩大的影像组学模型并探讨其预测价值。 方法 对北京潞河医院神经外科自2010年2月至2018年8月收治的发病6 h内的212例高血压脑出血患者于入院后0.5 h内行头颅CT检查,于入院后24 h内行头颅CT复查,依据血肿体积差异判断有无血肿扩大。在首次CT资料上勾画感兴趣区域,应用Matlab软件从中提取431个影像学特征,通过最小绝对收缩与选择算子(LASSO)回归模型筛选出预测效果最强的影像学特征,进一步用所选特征和支持向量机分类器(SVM)构建预测模型。使用受试者工作特征曲线(ROC)评价预测模型的预测效果。 结果 头颅CT复查发现血肿扩大发生率为18.9%(40/212)。通过LASSO回归模型筛选出18个影像学特征[图像灰度基本特征4个(标准差、峰度、能量、方差),图像形状和体积特征1个(表面和体积比),纹理类特征7个(长行程低灰度优势、惯性、90°相关性、短行程优势、全角相关性、长行程优势、逆差距),小波特征6个(自相关_3、相关信息测度2_3、长行程高灰度优势_4、短行程高灰度优势_4、短行程低灰度优势_7、总变异_3)],并结合SVM构建了预测模型。预测模型的ROC曲线下面积为0.928,敏感性和特异性分别为92.5%、83.5%。 结论 构建的影像组学模型有助于对高血压脑出血早期血肿扩大进行预测。 展开更多
关键词 高血压脑出血 血肿扩大 影像组学 预测模型
基于深度学习的水质预测模型研究 预览
8
作者 涂吉昌 陈超波 +2 位作者 王景成 王召 叶强强 《自动化与仪表》 2019年第6期96-100,共5页
水环境中水质参数存在非线性、随机性以及依赖性,传统水质预测模型预测精度及鲁棒性普遍不高,为了优化与提高水质预测模型的预测精度,该文提出了一种基于深度学习的门控型循环神经网络的水质预测模型。通过探究循环神经网络的最佳网络... 水环境中水质参数存在非线性、随机性以及依赖性,传统水质预测模型预测精度及鲁棒性普遍不高,为了优化与提高水质预测模型的预测精度,该文提出了一种基于深度学习的门控型循环神经网络的水质预测模型。通过探究循环神经网络的最佳网络结构数以及隐含层存储单元个数,结合上海市金泽水库真实监测数据,建立基于门控型循环神经网络(GRU)的水质预测模型。结果表明,与传统的ARIMA和SVR等水质预测模型相比,基于GRU网络的水质预测模型显著提高了水质预测的精确度,能够更好地逼近水质数据真实值,是一种预测精度高且鲁棒性好的水质预测模型。 展开更多
关键词 预测模型 水质预测 GRU网络 循环神经网络 深度学习
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基于光伏发电影响因素分析的集成建模及预测应用 预览
9
作者 杨凌帆 刘倩 +2 位作者 张雨金 周郅皓 周杭霞 《中国计量大学学报》 2019年第2期158-165,共8页
目的:开发一种短期光伏发电功率预测模型,解决电能接入并网后对电网的稳定性和安全性产生影响的问题。方法:利用每日的光伏部分数据建立模型,剩余数据作为测试集,得到每天发电功率的误差。以误差最小的作为测试集,剩余天数的光伏数据作... 目的:开发一种短期光伏发电功率预测模型,解决电能接入并网后对电网的稳定性和安全性产生影响的问题。方法:利用每日的光伏部分数据建立模型,剩余数据作为测试集,得到每天发电功率的误差。以误差最小的作为测试集,剩余天数的光伏数据作为训练集,根据预测结果的误差大小合并数据,建立新的PSO-SVM弱学习器。最终运用改进的PSO算法找出每个弱学习器的系数,建立预测模型。结果:实验结果显示此模型相较于传统的BP、SVM模型预测效果有了明显的提升。结论:本预测模型具有较精确的预测能力和较强的适应性,并且适应于任何不同天气类型和不同因素的训练数据。 展开更多
关键词 计量 光伏发电 预测模型 因素重要性分析 梯度提升决策树算法 数据组合分析
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反刍家畜瘤胃挥发性脂肪酸生成及模型研究进展 预览
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作者 毛宏祥 陆相龙 +5 位作者 金宜全 杨光 王文丹 吴天佑 李倩倩 苏衍菁 《中国畜牧杂志》 CAS 北大核心 2019年第8期35-40,共6页
反刍家畜的瘤胃微生物可降解饲料生成挥发性脂肪酸(VFA)、甲烷、氢气和水,其中VFA为机体提供主要的能量,VFA的产量及各组分比例与动物的健康状况和生产性能密切相关。本文综述了反刍家畜瘤胃VFA的生成机制和国内外预测模型研究现状,分... 反刍家畜的瘤胃微生物可降解饲料生成挥发性脂肪酸(VFA)、甲烷、氢气和水,其中VFA为机体提供主要的能量,VFA的产量及各组分比例与动物的健康状况和生产性能密切相关。本文综述了反刍家畜瘤胃VFA的生成机制和国内外预测模型研究现状,分析了影响模型估算精度的因素,旨在为进一步研究VFA模型的发展提供理论基础。 展开更多
关键词 挥发性脂肪酸 生成机制 预测模型 反刍家畜
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基于回归正交试验的赤泥基固化剂改良粉质粘土水稳定性研究
11
作者 郭增 李彦红 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第5期315-320,共6页
通过水稳定性试验,采用二次回归正交设计建立多因素交互作用下土凝岩改良粉质粘土水稳系数的简化预报模型,并对各敏感因素进行逐步回归分析,明确影响土凝岩改良粉质粘土水稳定性敏感因素的量化指标.基于试验条件,结果表明:影响土凝岩改... 通过水稳定性试验,采用二次回归正交设计建立多因素交互作用下土凝岩改良粉质粘土水稳系数的简化预报模型,并对各敏感因素进行逐步回归分析,明确影响土凝岩改良粉质粘土水稳定性敏感因素的量化指标.基于试验条件,结果表明:影响土凝岩改良粉质粘土水稳定性的因素权重依次为压实度0.414、掺量与压实度交互作用0.342、掺量0.147、养护龄期0.034;土凝岩掺量和压实度的交互作用较为明显,实际工程中应综合考虑固化剂掺量和压实度的影响;养护龄期对水稳定性影响较小,因此应重点做好路基前期养护工作;建立了土凝岩改良粉质粘土水稳系数的简化预报模型,并通过与实测值进行对比验证了模型的准确性,为固化剂改良土水稳定性的研究提供了一种简洁的方法. 展开更多
关键词 土凝岩 回归正交 预报模型 敏感因素
水泥土中GFRP筋的界面黏结特性试验研究 预览
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作者 陈昌富 黄佳彬 +1 位作者 张根宝 朱世民 《天津大学学报:自然科学与工程技术版》 CSCD 北大核心 2019年第A01期120-127,共8页
加筋水泥土桩锚支护技术广泛应用于边坡与基坑工程的加固,而常用的钢筋等金属材料筋体在富水及高腐蚀性的环境中往往会面临锈蚀的风险.玻璃纤维增强塑料筋(GFRP 筋)因其抗拉强度高、抗腐蚀性强等特点将成为金属材料筋体的重要替代.为揭... 加筋水泥土桩锚支护技术广泛应用于边坡与基坑工程的加固,而常用的钢筋等金属材料筋体在富水及高腐蚀性的环境中往往会面临锈蚀的风险.玻璃纤维增强塑料筋(GFRP 筋)因其抗拉强度高、抗腐蚀性强等特点将成为金属材料筋体的重要替代.为揭示 GFRP 筋-水泥土界面的黏结特性,通过 12 组不同配比下水泥土的无侧限抗压强度试验以及对应水泥土中 GFRP 筋的单元体中心拉拔试验,获得了 GFRP 筋-水泥土界面黏结滑移曲线,并进一步得到了界面黏结强度与水泥掺入比及土体含水量的相关关系.基于界面黏结滑移曲线的形态特征,对 GFRP 筋-水泥土界面的承载过程及机理进行了分析.研究结果表明:GFRP 筋-水泥土界面黏结强度随土体含水量的增大而降低,随水泥掺入比的增大而升高;GFRP 筋-水泥土界面极限黏结强度与筋体周围水泥土的无侧限抗压强度呈明显的线性关系;界面黏结滑移曲线可分为弹性段、软化段、残余上升段、残余下降段 4 个阶段,各阶段分界点对应的界面黏结强度与界面极限黏结强度间存在不同的比例关系,可引入强度折减系数进行刻画.本文研究揭示了 GFRP 筋在水泥土中的黏结强度发挥机理,建立了基于水泥土配比的界面黏结强度预测模型,为 GFRP 筋加筋水泥土技术的工程应用提供了理论依据. 展开更多
关键词 水泥土 GFRP 水泥掺入比 含水量 界面黏结强度 预测模型
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低温硫酸盐侵蚀下水泥砂浆抗折强度预测模型
13
作者 谢超 王起才 +3 位作者 于本田 李盛 张戎令 王云天 《复合材料学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1520-1527,共8页
为了进一步揭示低温硫酸盐侵蚀条件下水泥砂浆抗折强度的发展规律,本文以不同配合比砂浆试件为研究对象,进行了20℃、10℃、5℃条件下的硫酸盐侵蚀试验,并对不同龄期的抗折强度进行了测试。试验结果表明:侵蚀过程中砂浆试件抗折强度呈... 为了进一步揭示低温硫酸盐侵蚀条件下水泥砂浆抗折强度的发展规律,本文以不同配合比砂浆试件为研究对象,进行了20℃、10℃、5℃条件下的硫酸盐侵蚀试验,并对不同龄期的抗折强度进行了测试。试验结果表明:侵蚀过程中砂浆试件抗折强度呈现出先上升后下降的变化趋势,且明显受到温度影响,温度越低,侵蚀情况越严重,主要表现为整体强度下降,上升段可达到的最大值减小,劣化开始的时间提前。为考虑温度的影响,在Irassar模型的基础上,引入温度修正系数,提出了低温硫酸盐侵蚀过程中抗折强度的预测模型。模型的计算值与实测值吻合度更高,最大误差为9%,平均误差为2.3%,故该模型可较为准确的预测水泥砂浆在5~20℃硫酸盐腐蚀环境下抗折强度的发展规律。 展开更多
关键词 低温 硫酸盐腐蚀 水泥砂浆 抗折强度 预测模型
大位移井钻井延伸极限研究与工程设计方法 预览
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作者 高德利 黄文君 李鑫 《石油钻探技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期1-8,共8页
大位移井在海洋、滩海、湖泊及山地等复杂地区油气资源的高效开发中应用广泛,大位移井钻井技术具有约束因素多、作业难度大、作业风险高等基本特点,其井眼延伸极限的预测和控制对于安全钻进意义重大。在概述国内外大位移井钻井延伸极限... 大位移井在海洋、滩海、湖泊及山地等复杂地区油气资源的高效开发中应用广泛,大位移井钻井技术具有约束因素多、作业难度大、作业风险高等基本特点,其井眼延伸极限的预测和控制对于安全钻进意义重大。在概述国内外大位移井钻井延伸极限研究进展的基础上,重点介绍了大位移井钻井延伸极限的预测模型和分布规律,提出了基于延伸极限的大位移井钻井优化设计方法,并应用大位移井钻井延伸极限理论分析了萨哈林地区Z–42大位移井的水平段旋转钻进极限及完井管柱下入极限,认为提升钻机性能可大幅度提高井眼延伸极限,旋转接头和减阻接头可提高完井管柱的下入极限。研究结果表明,开展大位移井钻井延伸极限预测理论和控制方法研究,可为大位移井的风险预测、优化设计及安全控制提供科学依据。 展开更多
关键词 大位移井 井眼延伸极限 预测模型 优化设计 控制方法
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卒中后抑郁的评估和预测进展
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作者 刘秀贞 马宝兰 +1 位作者 王娟娟 宋为群 《神经疾病与精神卫生》 2019年第5期513-518,共6页
卒中后抑郁是卒中常见并发症,现回顾近年来在抑郁量表方面的进展,重点综述PHQ-9、HAM-D6在抑郁筛查和评估上的价值,分析量表在筛查抑郁上存在的问题,并且综述了抑郁预测因子和模型,以及事件相关电位(ERP)在筛查抑郁上的应用。
关键词 卒中后抑郁 量表 预测模型 事件相关电位 综述
商用车鼓式制动器热衰退性能台架试验研究 预览
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作者 曾繁卓 李伟 +3 位作者 王应国 雷文 任学良 翟翊 《汽车零部件》 2019年第2期34-37,共4页
介绍了应用制动器惯性试验台架,模拟东风某重型商用车鼓式制动器长下坡持续制动过程;分析了在上述工况下载荷、车速以及制动距离对鼓式制动器温度上升的影响。利用试验数据,通过统计学多元线性回归分析的方法分别建立了制动温升与载荷... 介绍了应用制动器惯性试验台架,模拟东风某重型商用车鼓式制动器长下坡持续制动过程;分析了在上述工况下载荷、车速以及制动距离对鼓式制动器温度上升的影响。利用试验数据,通过统计学多元线性回归分析的方法分别建立了制动温升与载荷、车速和制动距离的预测模型。结果表明:商用车鼓式制动器的热衰退性能与车速、载荷、制动距离有很大关系。预测的温升模型为实车制动路试以及整车制动系统的匹配提供参考。 展开更多
关键词 鼓式制动器 热衰退 多元线性回归 预测模型 制动器惯性试验台架
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改进的LCFOA-BP模型在我国智能制造业经营绩效预测上的应用 预览
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作者 林建邦 王天 《数字技术与应用》 2019年第4期84-86,共3页
随着人工智能技术在全球迅速发展,国内的传统制造业开始积极向智能制造方向转型,制造业智能化转型后的经营绩效成为企业关注的重要课题。本文主要基于改善果蝇演算法(FOA)容易陷入局部极值与气味浓度为正值的两大局限上,提出一种新的LC... 随着人工智能技术在全球迅速发展,国内的传统制造业开始积极向智能制造方向转型,制造业智能化转型后的经营绩效成为企业关注的重要课题。本文主要基于改善果蝇演算法(FOA)容易陷入局部极值与气味浓度为正值的两大局限上,提出一种新的LCFOA演算法进行经营绩效预测模型的优化。本文以国内智能制造业为研究对象,分别建构了基本的反向传递神经网络(BP)、优化的FOA-BP以及改进的LCFOA-BP经营绩效预测模型。结果显示,LCFOA-BP模型的预测精度与建模效率最佳、FOA-BP次之、BP最差。由此可证明,LCFOA能有效提升经营绩效模型的预测能力,有助于在我国智能制造业经营绩效上的预测与应用,以确保国内制造业智能化转型的永续发展。 展开更多
关键词 LCFOA 人工智能 人工神经网络 智能制造 预测模型
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基于T-Scan的三维激光扫描系统测量误差分析 预览
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作者 林晶 李泷杲 +2 位作者 黄翔 江一帆 赵子越 《航空制造技术》 2019年第6期95-100,共6页
三维激光自动扫描系统可以快速获取零件表面信息,提高扫描系统的测量精度可以进一步提高系统性能。针对扫描精度问题,对扫描系统的测量误差进行了分析和评估,在试验中使用的扫描系统由机器人和商业三维激光扫描仪T-Scan组成,这种商业三... 三维激光自动扫描系统可以快速获取零件表面信息,提高扫描系统的测量精度可以进一步提高系统性能。针对扫描精度问题,对扫描系统的测量误差进行了分析和评估,在试验中使用的扫描系统由机器人和商业三维激光扫描仪T-Scan组成,这种商业三维激光扫描仪的基本原理是激光三角法,测量误差受到扫描位姿的影响。将T-Scan的扫描位姿分解为扫描深度、俯仰角和偏转角,通过控制变量试验研究了扫描位姿对随机误差和系统误差的影响。试验结果显示,扫描结果的随机误差远小于系统误差,系统误差与扫描深度和俯仰角呈双线性关系。根据试验结果建立了系统误差的预测模型,通过模型预测的系统误差与实际试验结果的偏差最大为26μm,该预测模型是优化扫描轨迹从而提高测量精度的前提条件。 展开更多
关键词 激光扫描 误差分析 扫描位姿 预测模型 评估
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基于改进相关向量机算法的太阳辐照度预测方法研究 预览
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作者 王凯 《可再生能源》 CAS 北大核心 2019年第7期995-1000,共6页
针对太阳辐照度的波动性和间歇性,文章提出了一种基于改进相关向量机算法的太阳辐照度预测方法。采用最优变分模态分解算法把太阳辐照度序列分解成为一些相对稳定的模态分量,将混沌蝗虫优化算法和相关向量机算法相结合,建立每个模态分... 针对太阳辐照度的波动性和间歇性,文章提出了一种基于改进相关向量机算法的太阳辐照度预测方法。采用最优变分模态分解算法把太阳辐照度序列分解成为一些相对稳定的模态分量,将混沌蝗虫优化算法和相关向量机算法相结合,建立每个模态分量的预测模型,并通过实例验证预测模型的有效性和准确性。结果表明,该模型预测精度高,稳定性和实用性强。 展开更多
关键词 太阳辐照度 相关向量机 预测模型 混沌蝗虫优化 最优变分模态分解
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基于校园大数据的学生行为特征分析与预测方法 预览
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作者 李铁波 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2019年第7期201-206,共6页
如何有效挖掘学生行为数据是提升学生信息化管理水平的重要内容。针对目前学生信息化管理平台不完善、挖掘精度低的问题,结合决策树、神经网络以及朴素贝叶斯算法建立组合模型,建立基于Spark的学生行为分析与预测平台;同时,以学生消费... 如何有效挖掘学生行为数据是提升学生信息化管理水平的重要内容。针对目前学生信息化管理平台不完善、挖掘精度低的问题,结合决策树、神经网络以及朴素贝叶斯算法建立组合模型,建立基于Spark的学生行为分析与预测平台;同时,以学生消费规律、生活习惯以及学习情况等校园行为作为大数据来源,进行预测分析和实例验证。结果表明:该模型预测结果与实际情况相吻合,平均预测误差不超过5%,验证了所用方法的有效性,可根据学生行为特性分析其行为规律,指导学生行为向全面健康方向发展。 展开更多
关键词 数据挖掘 校园大数据 学生行为 预测模型 决策树
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