基于改进的Elman神经网络的网络流量预测

在Elman神经网络的基础上提出了改进的网络,根据实际网络中测量的网络流量数据,建立了基于Elman神经网络的流量模型,分别用Elman神经网络和改进的Elman神经网络对实际网络流量进行预测,仿真实验结果表明,改进的Elman神经网络具有良好的预测效果,改进的Elman神经网络具有更高的预测精度和更好的动态性能.     

A new intelligent prediction system model-the compound pyramid model

A current development trend in research on intelligent systems is to optimize a general intelligent prediction system into an individuation intelligent prediction system that is applied in specialized fields. Protein structure prediction is a challenging international issue. In this paper, we propose a new intelligent prediction system model, designed as a multi-layer compound pyramid model, for predicting secondary protein structure. The model comprises four independent intelligent interfaces and several knowledge discovery methods. The model penetrates throughout the domain knowledge, with the effective attributes chosen by Causal Cellular Automata. Furthermore, a high pure structure database is constructed for training. On the RS126 dataset, the overall state per-residue accuracy, Q3, reached 83.99%, while on the CB513 dataset, Q3 reached 85.58%. Meanwhile, on the CASP8 sequences, the results are superior to those produced by other methods, such as Psipred, Jpred, APSSP2 and BehairPred. These results confirm that our method has a strong generalization ability, and that it provides a model for the construction of other intelligent systems.     

Driving intention recognition and behaviour prediction based on a double-layer hidden Markov model

We propose a model structure with a double-layer hidden Markov model (HMM) to recognise driving intention and predict driving behaviour. The upper-layer multi-dimensional discrete HMM (MDHMM) in the double-layer HMM represents driving intention in a combined working case, constructed according to the driving behaviours in certain single working cases in the lower-layer multi-dimensional Gaussian HMM (MGHMM). The driving behaviours are recognised by manoeuvring the signals of the driver and vehicle state information, and the recognised results are sent to the upper-layer HMM to recognise driving intentions. Also, driving behaviours in the near future are predicted using the likelihood-maximum method. A real-time driving simulator test on the combined working cases showed that the double-layer HMM can recognise driving intention and predict driving behaviour accurately and efficiently. As a result, the model provides the basis for pre-warning and intervention of danger and improving comfort performance.     

观测永久丢失下随机离散事件系统故障预测的验证算法

针对随机离散事件系统在故障预测时可能出现系统观测永久丢失,导致预测不准确的问题,提出一种观测永久丢失下故障预测验证的算法。首先对观测永久丢失的随机离散事件系统的U-可预测性进行了形式化。其次使用随机预测器构造了一个随机离散事件系统的U-预测器,实现了系统的故障预测。基于U-预测器,提出了随机离散事件系统U-可预测性的充分必要条件及验证算法,并且引入成对的方式,明显地改进了该验证算法的复杂度。仿真结果表明,该验证算法使得观测永久丢失下系统故障预测准确。最后,实例说明观测永久丢失下故障预测验证算法的应用。结果表明,该验证算法相比现有同类验证算法应用范围更广,验证结果更精确。     

基于BA-WPHM的滚动轴承两阶段剩余寿命预测方法

为了提高滚动轴承剩余寿命预测的准确性,根据滚动轴承运行过程的两阶段性特点,提出了一种基于蝙蝠算法(BA)和威布尔比例风险模型(WPHM)的滚动轴承两阶段剩余寿命预测方法。首先,构建基于WPHM的剩余寿命预测模型;其次,提出了两阶段极大似然估计法,建立新的似然函数,并利用BA算法进行求解,以提高参数估计的准确性;最后,建立BA-WPHM模型对滚动轴承进行剩余寿命预测。案例分析表明,相比于Newton-Raphson算法、自组织分层猴群算法(SHMA)和独特的自适应粒子群算法(UAPSO),提出的方法参数估计的准确性更高,剩余寿命的预测精度优于支持向量回归(SVR)方法,验证了所提方法的有效性,为滚动轴承维修决策的可行性提供了依据。     

基于地面先验的3D目标检测算法

为了提高自动驾驶汽车环境感知的性能,增强单目相机对障碍物三维和边界信息的感知能力,提出了一种基于地面先验的3D目标检测算法。基于优化的中心网络(CenterNet)模型,以DLA(deep layer aggregation)为主干网络,增加目标3D边沿框中心点冗余信息预测。根据自动驾驶场景的地面先验信息,结合针孔相机模型,获取目标3D中心深度信息,以优化深度网络学习效果。使用KITTI 3D数据集评测算法性能,结果表明:在保证2D目标检测准确性的基础上,该算法运行帧率约20 fps,满足自动驾驶感知实时性要求;同时相比于CenterNet模型,在平均方位角得分(average orientation score)和鸟视图平均准确率(bird eye view AP)上分别有4.4和4.4%的性能提升。因而,该算法可以提高自动驾驶汽车对障碍物三维和边界信息的感知能力。     

基于K-shell分解与邻居节点度去噪的链路预测方法

链路预测是研究复杂网络结构和演化机制的重要工具,提高链路预测的精度具有重要价值。针对传统的基于网络拓扑结构相似性算法预测精度偏低的问题,从网络优化去噪的角度进行分析,提出了一种基于K-shell分解与邻居节点度（KSDNN）去噪的链路预测方法。该方法首先从全局的角度通过K-shell分解对复杂网络中所有节点进行重要性排序,然后从局部的角度结合节点邻居节点的度对节点重要性进行综合评判,最后对网络数据进行优化后进行链路预测。通过在四个不同的真实网络进行验证,实验结果表明,所提方法预测精度优于K-shell去噪的方法,且相较于传统算法预测精度平均提升了2%左右。     

基于TSP物探指标的围岩质量预测研究

为利用TSP各物探指标预测隧道围岩质量,以G575线巴里坤~哈密公路东天山隧道为工程依托,利用灰色关联分析理论,建立了以岩体质量指标修正值作为围岩质量的依据,以9个物探指标为影响因素,采用MATLAB软件对隧道围岩质量的影响因素进行关联排序,确定影响围岩质量的主次因素;再选取高关联度的物探指标,采用灰色关联理论进行围岩质量预测。结果表明,波速、纵横波速比、泊松比、密度为影响隧道围岩稳定性的主控因素;剪切模量、拉梅系数、体积模量、动态杨氏模量、静态杨氏模量为次要因素;围岩质量预测采用波速、纵横波速比、泊松比、密度这4个高关联度的物探指标能准确预测隧道围岩分类。     

220kV线路工程滑坡地质灾害危险性分析

文章介绍了喜德县红莫升压站-鲁基升压站220kV线路工程滑坡地质灾害危险性现状评估和预测评估,确定了评估区内滑坡地质灾害对工程的影响,以及工程建设加剧已有滑坡地质灾害的危险性和自身可能遭受已存在滑坡地质灾害的危险性。据此评估结果,为工程在建设过程中提出了具体的防治处理措施建议。