快速路交通流时间序列的多重分形分析

采用多重分形消除趋势波动分析法研究城市快速路交通流的多重分形特征。首先,计算和比较了实测的流量和速度序列的广义hurst指数,结果表明：流量序列和速度序列均呈现多重分形,且流量序列的波动程度强于速度序列。然后,对两种序列的重排序列的计算结果显示,重排序列的广义hurst指数远小于原序列且不为0.5,说明交通流的多重分形特征主要由序列的长程相关性决定,同时与概率分布有关。     

交通流时间序列的多重分形分析

为研究交通流时间序列的分形特征,计算实测交通流量序列的多重分形谱,结果表明交通流序列的分形谱线为端点左高右低,且顶点左偏的曲线,说明序列的分形结构是不规则的,交通流量处于最大值的次数大于处于最小值的次数。比较不同统计间隔的交通流序列的多重分形谱,结果表明随着标度增大,分形谱宽度增加,但离差始终大于零,说明较大统计间隔的交通流序列的奇异性较强。     

基于MF-DFA的交通流量多重分形研究

针对交通流时间序列的波动性变化特征,采用多重分形消除趋势波动分析法（Multi-Fractal Detrended Fluctuation Analysis,MF-DFA）,对上海内环高架吴中路上匝道和下匝道的交通流量时间序列进行研究。结果表明,上匝道和下匝道的交通流量都具有长程相关性和多重分形特性。通过对比上匝道和下匝道的多重分形特性,发现下匝道交通流量的多重分形特征明显强于上匝道,表明下匝道的交通流量具有更显著的波动特性。这些研究成果为城市交通流时间序列的非线性研究提供了重要的理论依据。     

时间序列中的多重分形分析

讨论了多重分形在时间序列分析中的应用，并分别针对一些噪声序列、受干扰信号序列，计算了其多重分形广义维数，试图探索一种新的方法，为时间序列的分析提供新的依据。在信号处理中，尤其在雷达信号处理中有很好的应用前景。     

基于时间序列法的风电场风速预测研究

针对时间序列的超短期风速预测进行研究,采用Box.Jenkins时间序列分析方法,通过Maflab软件,在达坂城风电场30 m处.每10 min采集一次得到的风速数据,建立ARMA模型,实现提前一小时的风速预测,为更长时间(半天、一天或两天)的风速预测提供理论基础.     

分形插值在风速时间序列中的应用

针对风电场风速数据中大量连续缺失数据的插值问题,提出了一种基于自适应变异粒子群优化（PSO）的分形插值算法。首先,在粒子群优化算法中引入变异因子,增强粒子的多样性,提高算法搜索精度;其次,通过自适应变异粒子群优化算法来得到分形插值算法中垂直比例因子参数的最佳取值;最后,对两组不同趋势和变化特征的数据集进行分形插值计算分析,并把所提算法与Lagrange插值和三次样条插值方法进行对比。结果表明：分形插值不仅可以保持风速曲线的整体波动特性和局部特征,而且比传统插值方法的精度更高;在基于Dataset A的实验中,分形插值的均方根误差（RMSE）分别比Lagrange插值和三次样条插值减小了66.52%和58.57%;在基于Dataset B的实验中,分形插值的RMSE分别比Lagrange插值和三次样条插值减小了76.72%和67.33%。证明分形插值更适合连续缺失且波动强烈的风速时间序列的插值。     

一种基于时间序列模型的风速预测方法

根据风速数据特点,提出一种基于时间序列的风速预测模型,对模型中的相关参数进行确定。实验结果表明,对风速进行提前1小时预测时,预测风速与实际风速较吻合,误差仅为10%,从而为大气污染物浓度确定提供有效依据。     

基于自相似的金融时间序列波动聚集性研究

自相似与波动聚集性是金融时间序列的两个重要特征,文章将这两个特征结合,提出了一种基于自相似的波动聚集模型。基于该模型提出了一种基于拟合优度与趋势变动的联机时间序列分割算法,算法能够根据波动的自相似特征将序列分割为多个子序列,从而用于研究在不同时段金融时间序列波动的自相似性。对实际数据的实验结果表明,文章所提出的模型和分割算法是有效的。     

基于Elman神经网络的短期风速时间序列预测及软件开发

风速预测是风电场规划和电网运行的重要环节,其中风速在不同时间尺度的时间序列预测对风电场前期规划以及发电量预测有着重要意义.设计了一个基于Elman神经网络预测风速时间序列的软件,输入变量包括历史风速、历史风向、历史风功率、历史比湿、历史地面气压、历史温度,选择风速高度、输入节点数,进而可进行神经网络预测.以内蒙古中部地...     

三维风速传感器研制

该文研制了一种基于一维风速传感器的三维风速传感器,该传感器采用6个一维风速传感器,按特定空间结构安装构成。每个一维风速传感器用一片集成有放大电路和A/D转换器的EM78F652单片机完成信号处理,该单片机通过SPI总线与一片ADμC845单片机连接,组成3维风速传感器测量电路。三维风速传感器设计测量参数:0～30m/s,0～720°方向敏感。可广泛应用于风力发电、气象预报、空间飞行器、工业锅炉等领域的气体速度场、流量场测量。     

基于EMD与LS-SVM的风电场短期风速预测

为了提高风电场风速短期预测的精度,提出了将经验模式分解与数据挖掘方法相结合对风速时间序列进行建模预测.对风速时间序列进行经验模式分解,使之分解为若干不同频带的本征模式分量.对不同频带的平稳分量建立相应的最小二乘支持向量机预测模型,将各模型的预测值等权求和得到最终预测值.仿真实验结果表明,风电场短期风速预测的MAPE为1.507%,提高了此类预测的精度,表明了该方法的有效性.     

自行火炮路面振动信号时频特性研究

自行火炮越野行驶减速停车过程车体的振动是非平稳的,传统的信号处理方法难以得出更多有用信息。利用连续小波变换在时域和频域具有的良好局部化特性,结合传统信号分析手段,对某型自行火炮减速停车过程的振动加速度信号进行了时频分析,研究了自行火炮的非平稳振动特性。结果表明：车体振动加速度的幅值和频率均随车速的提高而增大,采样信号小波系数灰度图给出了火炮振动特征随时间和频率的变化规律,克服了传统分析方法的不足。另外,实施了连续小波变换尺度的非等间隔选取,在不影响低频分析准确性的同时,处理结果对分析信号高频成分非常有效。     

基于多模式的我国冬季风速预报误差特性分析

风电在我国能源结构转型中具有重要地位,但其波动性也带来严峻挑战。数值模式预报的风速数据是风电出力预测和高效消纳的重要基础,需要评估不同模式的预报效果。本文通过对比分析4种主流数值模式的风速预报效果,全面评估它们在我国冬季不同区域和不同条件下的预报精度,以期为我国冬季大风期风速预报提供参考。基于不同分辨率、不同初始场、不同同化方案的4种数值预报模式,结合我国131个站点观测资料,对预报风速的误差分布特征与预报能力进行了研究与分析;同时聚焦典型站点,分析了不同风速段、不同区域的预报误差特征及预报能力。研究结果表明：集合预报模式的预报结果在复杂地形条件下更科学;高分率单一模式对简单下垫面的风速波动性预报较好;白天预报效果好于夜间;对平原风速预报效果最好。     

基于溶液图像时序特征的元素组分含量动态监测系统

针对稀土萃取过程中组分含量难以实时监测以及现有组分含量检测方法耗时、耗内存的现状,设计了一种基于溶液图像时序特征的元素组分含量动态监测系统。首先使用图像采集装置获取萃取槽体溶液的时序图像,考虑萃取液颜色特性和单一颜色空间的不全面性,采用主成分分析（PCA）方法在HSI和YUV融合的颜色空间提取图像的时序特征,并结合生产指标构造基于鲸鱼优化算法（WOA）的最小二乘支持向量机（LSSVM）分类器来对工况状态进行判断。然后当工况处于非最佳状态时,在HSV颜色空间对图像提取颜色直方图和颜色矩特征,并开发以溶液图像间的混合特征差值的线性加权值为相似度度量的图像检索系统,从而获取组分含量值。最后进行镨/钕萃取槽体混合溶液测试,结果表明该系统能够实现元素组分含量的动态监测。     

Influence of 2D and 3D view on performance and time estimation in minimal invasive surgery

This study aimed to evaluate the impact of two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) images on time performance and time estimation during a surgical motor task. A total of 60 subjects without any surgical experience (nurses) and 20 expert surgeons performed a fine surgical task with a new laparoscopic technology (da Vinci robotic system). The 80 subjects were divided into two groups, one using 3D view option and the other using 2D view option. We measured time performance and asked subjects to verbally estimate their time performance. Our results showed faster performance in 3D than in 2D view for novice subjects while the performance in 2D and 3D was similar in the expert group. We obtained a significant interaction between time performance and time evaluation: in 2D condition, all subjects accurately estimated their time performance while they overestimated it in the 3D condition. Our results emphasise the role of 3D in improving performance and the contradictory feeling about time evaluation in 2D and 3D. This finding is discussed in regard with the retrospective paradigm and suggests that 2D and 3D images are differently processed and memorised.     

基于多传感器融合的车载三维测量系统时空配准

在车载三维测量系统中,为了快速、实时、完整地获取数字城市中所需要的三维空间信息,集成了全球定位系统(GPS)、激光扫描仪(LS)等多种传感器,其中,数据的处理应用了多传感器数据融合原理。各传感器间的空间配准和时间配准是多传感器数据信息有效融合的关键。通过解算各传感器坐标系间关系和利用激光扫描仪的时间记录功能、GPS时间打标功能解决了空间配准和时间配准问题,成功地应用于"近景目标三维测量技术",取得了预期的效果,并给出了实验结果。     

基于CDT理论构建道路三维模型方法研究

建立道路三维模型是实现道路三维可视化的关键。本文系统分析了现有的道路三维模型构建方法，针对其存在的不足，提出了一种将道路设计面模型与地形表面模型融为一体的模型构建方法，该方法基于在约束Delaunay三角网内插入点和约束边的理论，巧妙地解决了剔除落在道路设计面区域内的地形点的问题。由此得到外观与内部拓扑关系均为整体的道路三维模型。实践表明，该方法具有整体性好、网形优、速度快的优点。     

基于X3D/VRML构建金沙地区古场景

虚拟现实技术已广泛应用于考古领域,为文物和古环境的再现提供了平台.X3D作为VMRL语言的继承版本,是新的3D图形规范.本文以X3D/VRML为工具,结合现有的虚拟现实技术对三维虚拟古场景的开发原理和技术进行了研究.综合各方面专家的研究成果与文物考古成果,以精确的地理位置再现金沙地区三维古场景,并运用X3D的消息映射机制以及Java对VRML的控制实现了交互功能.基于X3D制作的虚拟现实场景文件体积小,方便网上传输;其平台无关性,便于实现交互功能.