府河盘龙大桥主桥施工监控的关键技术

结合府河盘龙大桥主桥施工控制实践，阐述了悬臂浇筑施工过程中的施工监控原理和方法，研究了箱梁的线形预测控制方法和混凝土应变分布特性，以及温度变形对桥梁施工监控的影响，科学地指导了施工。监控结果表明，大桥主桥轴线、合拢段高差、成桥线形、桥面标高均在设计允许误差范围内。     

基于层次模糊逻辑的电网企业备品备件类型预测

针对专家在备品备件预测中所要考虑的因素,利用AHP层次分析法计算备品备件选择时影响因素的权重,再根据权重和影响因素基于模糊逻辑进行综合评判,选择所需要的备品备件类型,从而为电网企业的备品备件安全库存提供科学依据.     

多变量时间序列CAR模型在短期光伏发电量预测中的应用

提出一种采用多变量自回归时间序列CAR(Controlled Auto-regressive)模型作为预测光伏电站发电量的方法。该方法利用灰色关联度分析影响光伏发电量的关键气象环境因子,结合光伏电站历史数据,基于CAR模型建立了短期光伏发电量预测模型。以华中科技大学电力电子研究中心18kWp并网光伏电站资料进行预测试验,并通过调整模型参数获得了适合的模型,结果验证了该方法的有效性。应用结果表明,天气良好时,预测精度较高,对光伏电站发电管理具有一定的参考价值。     

GARCH非线性时间序列模型的网络流量预测

网络流量预测在拥塞控制、网络管理与诊断、路由器设计等领域都具有重要意义。根据当今网络流量的特点,传统的ARMA模型在描述网络流量数据特性时有一定的局限性,从而影响网络流量预测的精度。针对这个问题,研究了使用广义自回归条件异方差模型(GARCH)对网络流量数据进行建模的方法,通过仿真实验表明,该模型可以较好地描述网络流量数据的异方差性,同时其预测精度较之传统的ARMA模型的预测精度也得到了大幅提升。     

基于灰色系统理论的时序数据挖掘技术

阐述了嵌入知识的数据挖掘思想和数据挖掘技术现状，结合灰色系统理论首次提出了时序数据挖掘的灰色系统方法集(GDMS)，并以灰色系统中的GM(1,1)模型为例，介绍了其具体算法。应用此算法对上海市2002～2005年的上网户数进行了预测。     

GM(1,1)改进模型在地表沉陷预测中的应用

根据灰色系统数列预测理论,建立了新峰一矿地表沉陷的灰色预测模型。通过对其工程实例的应用分析,证明灰色预测方法具有相对较高的精度,是一种比较实用的地表沉陷预测方法,具有广泛的工程实用空间。     

一种基于多步回溯算法的铣削稳定性预测方法

在加工过程中,由于薄壁件的弱刚性易发生加工颤振,从而对工件表面质量和刀具寿命等造成不良的影响,对铣削过程的稳定性进行预测是至关重要的.通过提出一种多步回溯算法来预测铣削过程的稳定性,将铣削过程离散化成时滞周期方程,在每个时间间隔上采用多步回溯的方法来近似时间周期及时滞项.通过构建状态转移矩阵,根据Floquet理论获得...     

石门揭煤突出预测指标的试验研究

通过现场钻取煤样,在试验室测定了2种石门揭煤突出预测指标:综合指标和初始释放瓦斯膨胀能指标,利用灰色系统理论进行指标优选,发现了马家沟矿最佳的突出预测指标———初始释放瓦斯膨胀能。     

纳米高岭土的研究与应用

介绍了高岭土的结构、性质以及研究现状,并结合纳米基础理论和技术对高岭土的研究方向进行了探讨,综述了纳米高岭土的制备方法,总结了纳米高岭土的应用现状,同时对高岭土纳米化的前景与技术进行了展望.     

基于相关向量机的电站锅炉NOx燃烧优化

为了降低电站锅炉NOx排放量,采用一种新的机器学习方法--相关向量机对某330 MW煤粉汽包锅炉的一、二次风速以及含氧量等26个输入参数和NOx输出结果进行建模,并用万有引力算法对模型的参数进行优化,获得最优模型。与粒子群算法、遗传算法优化相关向量机以及万有引力算法优化支持向量机等进行了比较,选择锅炉输入参数中的可调变量为优化变量,以NOx低排放量为目标进行优化,获得低NOx排放的输入参数。结果证明:万有引力优化相关向量机算法建立的模型精确度比其它几种算法高,对模型进行低NOx优化后,NOx输出值由最初的的906.65 mg/m³变为550.600 mg/m³,下降幅度约为38.9%,实现了NOx排放量大幅度降低。