基于插值修正ACER的脐带缆响应短期极值预测方法研究

针对脐带缆在随机载荷作用下其响应难以准确预测的问题,本文提出了一种基于插值技术与平均条件超越率(average conditional exceedance rate,ACER)的海洋脐带缆响应极值预测方法。构造随机波浪荷载作用下脐带缆结构响应的数值模型,获取脐带缆关键位置处的张力与曲率响应时程数据。分别求解张力和曲率时间序列对应的1~4阶ACER函数值,选取合适阶数的ACER函数,采用三次样条插值与B样条插值技术对平均条件超越点的尾部区域进行插值。对插值曲线外推,实现在不同超越概率下脐带缆的结构响应极值预测。本方法适用于非独立同分布下的海洋脐带缆张力与曲率响应数据的极值预测,并利用Gumbel极值分布模型进行对比,讨论并验证本文所提方法在海洋脐带缆响应极值预测中的适用性。

基于神经网络的输电塔钢管构件涡激振动幅值预测方法

输电塔中长细比较大的钢管构件容易发生低风速下的涡激振动,鉴于传统风洞试验和数值模拟研究方法存在的成本高、周期长的局限,该文提出了一种基于神经网络的输电塔钢管构件涡激振动幅值高效预测方法。为获取训练模型所需的数据集,发展了适用于任意插板形式、几何尺寸的钢管构件涡激振动响应分析方法;结合多种神经网络模型(BPNN、PSO-BPNN、RBFNN、GRNN)以及性能评价指标,建立了基于神经网络的输电塔钢管构件涡激振动幅值预测方法;通过算例对某C型插板和十字型插板钢管构件涡激振动幅值进行了预测。研究表明:通过与试验结果的对比,验证了该文输电塔钢管构件涡激振动响应分析方法的准确性,对于C型和十字型插板钢管构件VIV幅值的相对误差分别为3.84%和5.87%,利用该方法可为神经网络模型提供可靠样本;通过7折10次交叉验证优化超参数后的4种神经网络模型,均表现出较好的预测精度;相比之下,GRNN在C型插板和十字型插板钢管构件算例中均呈现出最佳的泛化能力,其R2值分别为0.989和0.992;采用GRNN方法可以较好地预测C型和十字型插板钢管构件在不同质量阻尼比参数下的VIV幅值,且在计算效率上相比于CFD方法具有明显的优势。

无监督缺失值预测的运动目标检测算法

针对运动目标检测过程中由于背景复杂、目标易发生遮挡而产生的漏检问题,提出一种基于无监督缺失值预测的运动目标检测算法。将漏检的目标视为标签数据中的缺失值,根据待检测目标的类别和数量,利用无监督的生成对抗插补网络(generative adversarial imputation networks,GAIN),通过已获取的标签数据对缺失值进行预测,以牺牲较少的精确率为代价大幅提高召回率。在小样本的牛只特征部位数据集上的实验结果表明,在标签数据缺失率低于40%的情况下,缺失值预测的准确率约为95%,对于不同程度的被遮挡目标,检测的平均F1分数为0.92。该方法在小样本条件下,对运动目标具有较好的检测性能,可减小实际应用中的不确定性,以及算法对样本数据的依赖性,改善运动目标检测过程中的漏检问题。

板集煤矿5煤层顶板离层临界值预测研究

本研究旨在探讨板集煤矿5煤层顶板离层临界值的预测规律,并分析了各因素对其影响以及灰色系统理论在预测中的应用。通过敏感性分析,确定了影响顶板离层临界值的主要因素,排名如下:巷道宽度(h_(w))>直接顶厚度(h_(z))>老顶厚度(h_(j))>锚索长度(G_(j))>5煤厚度(h_(m))>开采深度(H)。进行了线性和非线性拟合,得出顶板离层临界值的函数关系。根据拟合曲线,计算出浅部和深部离层界限值分别为46 mm和27 mm,总离层界限值为73 mm。此外,利用灰色系统理论对377 d后的离层量进行了预测,采用GM(1,1)模型训练得到了灰色预测模型。预测结果表明,2号测点巷道顶板离层总量为65 mm,与预期值和顶板离层规律相符。综上所述,本研究通过敏感性分析明确了主要控制因素,并提出了针对性的措施,减小顶板离层量。同时,应用灰色模型进行离层预测,显示出在此领域具有一定的优势和应用潜力。该研究为煤矿安全生产提供了一种可行的预测方法。

推测执行中值预测与指令重用技术的研究与分析

值预测和指令重用是通过开发程序执行结果的冗余来解决数据相关的两种不同的新技术。本文首先从这两种新技术的原理出发,深入剖析了它们的技术特性,然后研究了它们与微体系结构其它特征间的相互影响,最后评估了这些技术对微处理器性能的影响。

基于PCA-MCAFA-LSSVM的养殖水质pH值预测模型

为解决水质预测传统方法精度低、鲁棒性差等问题，提出了基于主成分分析（PCA）、改进文化鱼群算法（MCAFA）和最小二乘支持向量机（PCA-MCAFA-LSSVM）的养殖水质pH值预测模型。该模型通过主成分分析提取养殖生态环境指标的主成分，降低模型输入向量维数，利用改进文化鱼群算法对最小二乘支持向量机超参数进行组合优化，以自动获取最优超参数建立非线性养殖水质pH值预测模型。应用该模型对宜兴市河蟹养殖某池塘2011年9月1日～9月4日在线监测的水质数据进行了预测分析，试验结果表明：该模型取得较好的预测效果，与分别用蚁群算法或遗传算法优化LSSVM的方法相比，PCA-MCAFA-LSSVM模型有93.05%的测试样本绝对误差小于8%，最大绝对误差仅为11.61%，均方根误差、平均相对误差绝对值和运行时间分别为0.0474、0.0041和4.367s，且均优于其他预测方法。PCA-MCAFA-LSSVM算法不仅计算速度快、测精度高，还能够为河蟹养殖水质调控管理提供决策依据。

基于合成车流的桥梁车辆荷载效应极值预测

车辆荷载是公路桥梁设计与评估过程中的关键问题之一,现有规范的车辆荷载取值适用于一般设计,对于精度要求更高的在役桥梁评估或桥梁关键构件设计,应结合实际车辆荷载特征,建立相应的车辆荷载模型.考虑我国现有大量静态车辆交通流数据的特点,提出了采用合成车流方法模拟交通流并实现荷载效应预测的方法,详细描述了基于合成车流的车辆荷载效应模拟方法,检验了Rice公式方法对于合成车流荷载效应极值预测的适用性,以此建立基于合成车流的车辆荷载效应模拟及其极值预测过程.最后,通过算例校验了合成车流荷载效应以及预测荷载效应极值的准确性,并简要对比了现有规范与本文方法在车辆荷载效应方面的差异.

多事件混合影响的桥梁车辆荷载效应组合极值预测

为解决受多事件混合影响的桥梁车辆荷载效应不满足独立和同分布假定,导致预测极值不准确的问题,提出采用共同阈值,改进组合广义帕累托分布(CGPD)极值预测模型,以适应采用任意尾部逼近函数预测基于事件分类的超阈值样本极值.对CGPD模型的关键问题,如超阈值样本的时间独立性检验、阈值选取和GPD参数估计,分别提出基于自相关系数的采样间隔法、基于K-S优度检验的自动计算法和概率权重矩法的实用解决方法.通过具有理论解的数值算例验证改进CGPD模型及其实用解决方法的准确性,并将CGPD方法应用于中小跨径桥梁和大跨径桥梁车辆荷载效应的极值预测中.结果表明:所提实用解决方法具有很好的应用效果,计算精度高,这些方法是CGPD应用的关键.数值算例验证了CGPD能精确预测受多事件混合影响的样本极值,与理论解的误差在3%以内,而采用传统混合数据的单一广义帕累托分布(SGPD)进行外推会产生很大偏差.中小跨径桥梁车辆荷载效应可以基于参与加载的货车数量划分加载事件,大跨径桥梁车辆荷载效应则可以根据时均交通量和时均货车比率划分时段形成不同加载事件,应用CGPD方法均能简单而方便地获取任意重现期的桥梁车辆荷载效应极值,而传统SGPD方法会形成显著的估计偏差,高达13.7%.

基于主元分析和BP神经网络对刀具VB值预测

对声发射信号进行5层小波分解提取6个频段的能量值,把它与切削速度、切削深度、进给量和切削时间一起作为刀具状态的特征向量.通过主元分析进行降维、消除特征向量间的相关性后,把得到的主元作为BP(Back Propagation)神经网络的输入向量.BP神经网络应用改进的LM(Levenberg-Marquart)算法进行学习,利用输入向量对网络进行训练后,实现对刀具后刀面磨损量VB的预测.实验结果显示:基于主元分析和LM算法改进的BP神经网络建立的预测系统,网络输出与实测VB值的误差0.03以内;根据预测VB值的范围可判别出刀具的不同状态.

具有适应值预测机制的遗传算法

针对适应值计算费时的优化问题,提出一种具有适应值预测机制的遗传算法:为了有效控制预测适应值的准确度和预测频率,建立了一个基于可信度概念的适应值预测模型,引入可信度流失机制以减少预测误差的传播和累积,引入冗余个体剔除机制以减少计算消耗。利用3个基准函数对算法进行收敛性和有效性的测试,测试结果表明算法对于3个测试函数均能获得满意的最优解,并且都能减少60%以上的真实适应值计算次数。

基于遗传算法优化SVM的刀具VB值预测的研究

针对刀具磨损量的预测问题,建立了基于支持向量机回归理论的刀具VB值的在线预测模型。对声发射信号和电流信号分别进行EEMD分解和小波包分解得到的能量值,把它与主轴转速、进给量和背吃刀量一起组成初始特征向量。通过主成分分析进行数据处理,把得到主元作为遗传算法优化的支持向量回归机的输入向量。结果表明,该模型精度高,运行速度快。

一种基于值预测和指令复用的按序处理器预执行机制

为提高按序处理器的性能和能效性,本文提出一种基于值预测和指令复用的预执行机制(PVPIR).与传统预执行方法相比,PVPIR在预执行过程中能够预测失效Load指令的读数据并使用预测值执行与该Load指令数据相关的后续指令,从而对其中的长延时缓存失效提前发起存储访问以提高处理器性能.在退出预执行后,PVPIR通过复用有效的预执行结果来避免重复执行已正确完成的指令,以降低预执行的能耗开销.PVPIR实现了一种结合跨距(Stride)预测和AVD(Address-Value Delta)预测的值预测器,只记录发生过长延时缓存失效的Load指令信息,从而以较小的硬件开销取得较好的值预测效果.实验结果表明,与Runahead-AVD和iEA方法相比,PVPIR将性能分别提升7.5%和9.2%,能耗分别降低11.3%和4.9%,从而使能效性分别提高17.5%和12.9%.

湛江周边区域台风风速的长期极值预测

对湛江附近海域1974年至2006年33年的热带气旋过程观测资料进行统计分析。考虑到热带气旋发生频次的影响,建立Poisson-Weibull复合极值分布,对影响湛江地区的台风风速进行长期极值预测,推算出湛江周边区域的多年一遇设计风速,并与传统设计方法进行比较。计算结果表明,复合极值统计模式计算结果较稳定,该方法适用于受热带气旋影响区域的极值风速的长期统计分析。

基于改进的偏最小二乘回归的酸雨pH值预测

酸雨pH值受到酸性离子[SO42-]、[NO3-]和碱性离子[Ca2+]、[NH4+]等的影响。这些影响因素之间存在多重相关性。用一般最小二乘回归分析预测pH值,参数估计存在很大的误差且物理意义明显不足。应用偏最小二乘回归技术建立pH值预测模型,克服了自变量之间多重相关性的问题,因而更具有先进性,计算结果更为可靠,而改进的偏最小二乘回归则从预测角度对偏最小二乘回归模型进行了改进。以我国17个城市pH值预测为例,说明了改进的偏最小二乘回归法比普通偏最小二乘回归法效果好。

基于适应值预测的DABC认知无线电频谱分配算法

针对认知无线网络频谱分配过程存在的问题,提出了基于适应值预测策略的双人工蜂群算法(FP-DABC)。该算法设计的干扰门限阈值,提高了用户的接入数量;适应值预测方法的使用,加快了分配效率;同时算法对频谱分配过程公平性和系统整体性能进行了优化。实验仿真结果表明:FP-DABC算法牺牲了部分网络效益的同时,在用户满意度、分配率、平均分配时间、用户公平性和系统整体性能上均优于颜色敏感图着色算法(CSGC)和人工蜂群算法(ABC)。

时间序列BP神经网络在福州市第三产业值预测中的应用

准确预测福州市第三产业的发展,对今后海峡西岸经济带建设具有举足重轻的意义.本文以福州市1994～2008年第三产业值为基础,采用MATLAB7.0建立非线性时间序列的神经网络预测模型,将1994～2003年的第三产业值作为训练样本,2004～2008年的第三产业值作为测试样本,并计算误差.结果表明:BP神经网络模型收敛速度较快,预测精度较高,对时间序列第三产业值的预测具有较高的应用价值.

木结构吊脚楼火灾轰燃临界值预测研究

为探究木结构吊脚楼受限空间内火灾发展过程中的轰燃临界现象,以贵州省某典型木结构吊脚楼为研究对象,利用突变理论结合数值模拟软件量化分析其受限空间内火灾发展过程中的轰燃临界值。结果表明:木结构吊脚楼建筑受限空间内火灾发展过程中的轰燃现象具有燕尾突变特征,得到的轰燃临界温度为951.5 K;利用数值模拟得到的轰燃临界温度为953.4 K,与前者相比具有较好的一致性。木结构吊脚楼受限空间火灾轰燃现象的发生与外界风速关联性不大。

分支预测与值预测在VLIW处理器中的实现

为了降低超长指令字(VLIW)架构的平均跳转开销和平均访存时延,并减少VLIW程序的代码体积,提出了一种全新的将分支预测与值预测技术应用于VLIW架构的方法.首先分析现有超标量(Superscalar)架构中动态预测技术与VLIW架构中指令静态并行之间所存在的矛盾;通过拓展原有跳转指令和读内存指令,使之与不同的延时槽个数相对应,并根据不同的指令来阻塞流水线或延时写回寄存器,从而解决动态预测技术造成VLIW架构静态调度周期错乱的问题.基于Gem5仿真平台和清华大学Magnolia VLIW数字信号处理器(DSP)的基准测试程序实验表明,该分支预测与值预测技术能显著地提高VLIW架构的性能,缩小VLIW程序的代码体积.

值预测技术中基本值预测模型的功耗分析

值预测是通过推断执行来提高ILP的有效技术之一,但实现其预测模型的硬件成本和功耗却是制约它的两个主要因素。本文从实现值预测的底层电路入手,着重探究了启用值预测时功耗的主要来源,并从性能与功耗比率的角度对目前值预测中采用的几种预测模型进行了比较和评估。

基于支持向量机的产品感性意象值预测方法

为设计出符合消费者感性需求的产品,提出基于支持向量机的产品感性意象值预测方法。先确定产品的感性意象、造型设计要素以及感性评价矩阵。在此基础上,以造型设计要素为自变量,以感性意象评价值为因变量,利用LIBSVM软件,通过对惩罚函数、不敏感损失函数以及核函数等相关参数的分析设置,建立产品感性意象值的预测模型。结合办公座椅进行研究,结果表明支持向量机具有较高的预测精度,所提出的方法是正确可行的。