基于WD-CS-SVM的超短期风电功率组合预测

为了提高风电场输出功率的预测精度,应用小波分析(WD)和布谷鸟优化支持向量机(CS-SVM)算法对风电功率进行超短期预测,对比于通过预测风速间接求得的风电功率更加直接且准确。首先,利用WD与重构,将风电功率模型分解成近似序列和细节序列,然后利用CS-SVM算法对每个序列进行预测,得到每个序列的预测结果,最后把各个序列的预测结果叠加,形成风电功率的最终预测值。算例计算结果表明,预测结果具有较高的精度,与SVM以及其他方法优化的SVM预测结果相比,文中使用的方法预测结果更加准确,具有较强的优越性和实用性。     

基于小波神经网络的福利院滑坡深部位移预测研究

针对滑坡位移监测较为复杂的问题,基于福利院滑坡处水文地质工程地质条件,将BP小波神经网络预测模型引入滑坡变形监测预报中,预测了福利院滑坡变形趋势,并与BP神经网络的预测结果做了比较.结果表明,BP小波神经网络预测结果明显优于Bp神经网络,且训练次数大幅减少、自适应能力强、预测精度高.     

聚酯纤维对沥青砼路用性能作用分析

随着我国公路交通的快速发展,交通量迅速增加、车速提高、交通渠化、轴载增加以及普遍的车辆超载现象,对高等级公路沥青路面所用的沥青混合料性能提出了更高的要求。有关研究表明,聚酯纤维的加入可提高混合料的综合路用性能,并能够在一定程度上改善沥青砼路面的长期使用性能。本文在此基础上分析了聚酯纤维对沥青砼路用性能作用机理。     

橡胶在路用沥青改性中的应用

分析了橡胶粉及其对沥青的改性机理,并对橡胶沥青对路用性能的改善加以探讨,指出橡胶沥青具有较好的弹性和弹性恢复性能、较低的温度敏感性、较好的抗变形能力和抗疲劳开裂性能,且适用面广,在道路建设中有广阔的发展前景。