机械制造课程项目化教学活动的实施策略

随着科技的迅速发展和工业需求的不断变化,机械制造领域的教育面临着前所未有的挑战和机遇。在这样的背景下,传统的教学模式已经难以满足行业对创新型、实践型人才的需求。因此,寻找一种更能激发学生创造力和实践能力的教学模式,成为教育改革的重要方向。项目化教学,作为一种以学生为中心,强调通过真实项目的完成来达到学习目标的教学方式,被越来越多的教育者和学者认为是解决现有教学挑战的有效策略。通过对项目化教学的深入研究和案例分析,本文将提出一套完整的策略框架,以帮助教育机构更有效地实施项目化教学模式,提高教学质量和学生的职业能力。这不仅有助于提升学生的综合素质,也可以为机械制造行业的持续发展培养更多合格的人才。

基于ANFIS混合模型的短时交通流预测

城市短时交通流预测可以帮助人们选择出行最优路线,提高出行效率,其研究在交通拥堵日益严重的今天十分必要.受天气等多种因素影响,短时交通流的精确预测比较困难,为改善短时交通流预测的精度,本文提出了一种基于自适应模糊推理系统(ANFIS)的混合模型.该混合模型用周期性知识模型及残差数据驱动ANFIS模型集成得到.为验证所提出的混合模型的性能,与倒向传播神经网络(BPNN)模型和普通ANFIS模型进行对比.实验结果证明混合模型在交通流预测方面有更好的适用性和准确度.