基于PSO-SVM的短期交通流预测方法

准确的交通流量预测是智能交通系统中的关键问题。在分析支持向量机SVM回归估计方法参数性能的基础上,提出了粒子群算法PSO优化参数的PSO-SVM短期交通流预测模型。模型利用支持向量机具有结构风险最小化的特性和粒子群算法快速全局优化特点,实现了数据降维并且保持了交通流序列的特征,因此可以高效地预测交通流量。用G107国道现场采集的数据仿真表明了该模型的有效性,预测平均误差为3.4%。     

语音编码综述

语音编码技术经历了半个多世纪，其编码速率已从64kb／s压缩到skb／s，并向更低速率进展。本文将回顾这一历程，并探讨今后语音编码的研究方向。     

塔河油田碳酸盐岩储层预测技术

结合塔里木盆地北部碳酸盐岩储层地质特征，开展了储层预测方法技术研究，包括储层精细成像处理技术、三维相干体处理技术、地震特征参数提取及分析技术、波阻抗反演技术、三维可视化解释技术、成像测井技术、长源距声波全波测井技术以及裂缝综合概率模型技术等。建立了一套适合塔里木盆地北部碳酸盐岩储层预测技术系列。应用该技术系列，预测了塔河油田碳酸盐岩储层的裂缝和溶洞发育带．并得到了钻探证实。     

基于亚像素运动矢量的AVS编码快速搜索算法

针对AVS视频编码系统中运动搜索模块运算量较大的问题,提出一种基于亚像素运动矢量的快速搜索算法.该算法利用整像素点进行分区域预测,并采用二步搜索法快速定位出最匹配亚像素点.实验结果表明,与传统方法相比,在峰值信噪比下降不足0.1 dB的情况下,该算法减少超过50%的亚像素搜索次数,视频编码时间缩短18%～30%.     

车联网络通过两级量化自适应卡尔曼滤波实现车辆状态预测

随着城市化和机动化的快速发展,交通安全越来越受到人们的关注。利用车载网络系统获取车载数据来预测车辆下一时刻的车载状态,对于提高运输路段的交通安全起着重要作用。文中提出一种基于自回归滑动平均(Auto-Regressice Mo-ving Average,ARMA)模型的两级量化自适应卡尔曼滤波算法,来预测车辆的行车状态(行驶的方向、行驶的车道、车辆的速度和加速度)。首先,开发了一个车载网络系统,通过交换车载单元(On-Board Unit,OBU)和路边单元(Roadside Unit,RSU)之间的交通数据来获取车辆数据;然后,通过配置在路边单元的边缘云服务器来预测车辆状态;最后,边缘服务器把预测到的状态信息广播给其他路边单元,以便交叉口其他车辆获取车辆信息。实验结果验证了用于预测加速度的自回归移动平均模型的有效性。此外,文中还评估了所提算法的有效性。与其他3种预测算法相比,所提算法的速度预测精度分别提高了90.62%,89.81%,82.76%,这说明该算法在车载网络中能有效预测车辆状态。     

混凝土徐变预测模型的比较分析

介绍了6种预测模型,研究各种预测模型所需要输入的参数和使用条件,分析了加载龄期、计算龄期、构件的体积表面积之比和相对湿度对长期徐变的影响,通过分析和比较,可以为混凝土徐变预测模型的选择提供了依据。     

基于Tabu搜索算法的似然性估计在边界检测中的运用

边界检测一直是图像分析处理的重点和难点，现在的边界检测算法（如K－L变换，Sobel算子的梯度检测，模板检测等）在不同程度上存在着抗噪声能力不强，算法计算量过 大的缺点，不适于实时应用，新出现的一批智能化自适应算法（如Tabu搜索算法，遗传算法等）在此方面有很大改进，本文主要介绍Tabu算法在边界检测中的运用。     

汽车工业的发展对钢材需求的预测

本文介绍了汽车工业的发展概况及汽车板的生产、供求现状。提出了目前急需开发的汽车板品种,并对其需求量作了预测。     

基于支持向量机理论的地下水水源地动态预测模型

盘锦市盘东地下水水源地是辽河油田工业和生活用水主要水源,长期观测资料分析表明开采量是影响水源地水位动态的主要因素,二者之间存在着显著的相关性。该文在介绍支持向量机基本原理和实现算法的基础上,探讨了如何合理选择核函数,建立支持向量机回归方法水源地水位动态预测模型。通过对比多项式核函数和径向基函数(RBF)核函数的训练和模拟结果,发现后者预测精度高。研究成果表明,相对于传统的回归分析方法,基于支持向量机回归方法的动态模型的模拟预测能力明显提高。该文中的动态模型方法在地下水位动态预测中具有广泛的应用前景。     

我国木工机械现状及发展趋势

陈述了木工机械在人类历史上的形成过程,提出了广义木工机械的范畴及分类方法;简述了我国木工机械发展的现状,尤其是锯床、刨床、铣床(含数控镂铣设备)等典型木工机床及人造板机械的发展水平,并对未来发展趋势提出了预测。