基于椭球拟合的三轴加速度计误差补偿方法

为了提高三轴加速度计的测量精度,采用一种基于椭球拟合的方法对传感器进行误差补偿,首先建立传感器误差数学模型,然后推导出椭球的二次曲面一般方程,根据最佳椭球拟合条件,解算出误差补偿方程.经过实验证明,该算法把三轴加速度计测量精度控制在0.4％以内.     

山西省近50年风速变化及突变特征分析

利用线性拟合、M-K方法对山西省22个气象观测站1960—2010年的逐日风速资料进行了倾向、突变、逐年代变化等特征分析。研究表明,近50年来山西省平均风速存在明显的下降趋势,平均风速由20世纪60年代的2.16 m/s下降到21世纪初的1.86 m/s;不同时间段呈现不同的变化特征,1979—1989年风速出现显著下降,年均递减率达到0.046 m/s,变率远超出其他时段;对近50年山西省平均风速进行M-K检验后发现,在1982年出现明显的突变点。山西省四季平均风速均呈下降趋势,四季风速下降速率最快的为春季,冬季次之,夏季风速下降速率最慢。同样,四季风速均发生突变,突变时间点分布在1980—1985年间。除8月外,山西省各个月份风速也呈下降趋势,且均出现突变现象。     

安康水库入库洪水预报误差分布形式

为进一步探讨水库预报入库洪水误差可能服从的概率分布形式,在分析预报入库洪水、实测入库洪水和实际入库洪水之间关系的基础上,采用入库洪水误差的不同定义方式分别生成预报入库洪水误差序列,进而对误差序列的分布类型进行了假设检验和论证。以安康水库为例,分别对正态分布、对数正态分布、Gamma分布等十余种洪水预报误差可能服从的概率分布类型进行验证,结果表明:安康水库入库洪水预报误差序列符合Logistic分布规律,而不符合正态分布、皮尔逊Ⅲ型分布等其他类型分布。同目前广泛采用的正态分布相比,对于一些水库,采用Logistic分布类型可能会更好地表达其入库流量预报误差的概率特性。     

管桩挤压对周边环境影响的研究

本文采用某工程管桩施工为研究背景,采用理论解和有限元相结合的方法,重点研究管桩挤压对周边环境的影响。本文采用多种方法相结合的方式,综合判断,推导可行性公式,也为以后其他类似工程的施工提供参考。     

上海市不同历时暴雨组合概率研究

基于上海市徐家汇站1960—2011年的日降雨资料,分析上海市年最大1d和3d降水量年际变化和年代际变化特性;择优选择GH Copula函数构建了年最大1 d与3 d降水量的联合分布模型,并推算它们的同现重现期和组合风险概率。结果表明:年最大1 d和3 d降水随时间呈增加趋势,自20世纪70年代开始其均值随年代增加;年最大1 d和3 d设计暴雨同频遭遇风险率在75%~85%之间,且同现风险率随年最大1 d设计暴雨值增大而增加。在设计上海市防洪排涝标准时若考虑最大1 d和3 d降水量的遭遇组合,有利于提升防洪排涝能力,保障防洪安全。     

一种新的珍珠层厚度测量方法

珍珠层厚度是珍珠价值最主要的衡量指标之一,目前珍珠层厚度的无损测量方法主要采用光学相干层析成像技术和X射线技术;光学相干层析成像技术在实际测量时精度较低;在研究X射线测量原理的基础上,提出了一种新的珠层厚度测量方法;首先介绍了灰度图像的边缘识别算法和珍珠核、珍珠外圆度拟合算法,其次提出了一种引入对照机制的珍珠层测量算法,最后还对算法的误差进行了分析,算法的误差可以控制在0.02％以内;实际的测量也验证了该测量方法具有很高的精度.     

质心和DV-Hop定位算法概率分布特征的研究

为了对质心定位算法和DV-Hop定位算法的概率分布特征进行研究,在深入研究质心定位算法和DV-Hop定位算法的基础上,提出了一种概率分布特征的分析算法,并在MATLAB平台上进行了仿真实验。实验结果表明,在相同的节点分布密度以及网络连通度的条件下,在锚节点数量较少情况下,DV-Hop定位算法比质心定位算法落在规定范围内概率大,在锚节点数量上升到一定数量后,质心定位算法将接近并超过DV-Hop定位算法的概率分布。     

基于Kinect的无监督图像识别

现有的物体识别方法大都是有监督学习,而且主要处理的是2D图像数据,由于这类数据给出的背景信息和物体信息少于2.5D场景中的信息,传统有监督的学习方法对于非特定物体的识别效果还是不尽如人意,更别说基于无监督学习的识别系统了。随着Kinect设别的出现,获取场景的2.5D信息变得很容易。设计了一个全新的基于无监督物体识别系统。首先用平面拟合和空间聚合把物体从场景中分离以后。然后用几何基元拟合分割技术把物体分割为不同部件,在此基础上构建物体的图模型,最后把图模型嵌入为向量空间上的点集合,使用扩展陆地移动距离算法计算物体间的相似度。从实验结果来看效果不错。     

基于改进型MF-DFA的月径流序列多重分形分析

应用改进的多重分形消除趋势波动分析法对长江流域某水文站多年月径流资料进行分析计算,结果显示,月径流序列具有长程相关性和多重分形特征,并采用二项倍增串级模型,对其多重分形谱拟合,表明月径流序列具有较强的多重分形性。通过对其初始序列、重排序列和替代序列进行对比分析,揭示出月径流序列多重分形特征是序列本身的长程相关性和胖尾概率分布共同作用的结果,且胖尾概率分布起主要作用。     

基于马尔科夫链残差修正的EMD-MELM混凝土坝位移预测模型

基于经验模态分解(EMD)、改进的极限学习机(MELM)以及马尔科夫链,提出了一种新的混合模型。由于混凝土坝的变形可看成静水压力、环境温度和时间效应而产生的变形,前两者体现总变形中的周期性分量,后者体现为总变形中的趋势性分量,所以在数据预处理阶段,利用经验模态分解技术将坝体总位移序列分解为趋势分量位移和周期分量位移,选择多项式函数预测趋势分量位移,提出了一种改进的极限学习机,即均值学习机集成(MELM),采用MELM模型对周期分量进行预测。再使用马尔科夫链修正模型对两个模型的拟合残差进行修正预测,叠加各预测值得到最终预测值。在某混凝土坝的应用表明,该组合模型的拟合及预测精度明显优于传统模型,具有操作简便、预测精度高、训练速度快等优点。