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基于贝叶斯网络的交通事件持续时间预测 被引量:5
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作者 郑长江 葛升阳 郑树康 《华东交通大学学报》 2014年第5期50-55,共6页
随着数据采集手段的不断提高和相关研究技术的发展,基于数据挖掘的模型逐渐成为交通事件持续时间研究的主要方向。根据荷兰交通部门提供的交通事件采集数据,进行分类和预处理,观察事件持续时间的频数图,并根据相关的研究按照事件典型的... 随着数据采集手段的不断提高和相关研究技术的发展,基于数据挖掘的模型逐渐成为交通事件持续时间研究的主要方向。根据荷兰交通部门提供的交通事件采集数据,进行分类和预处理,观察事件持续时间的频数图,并根据相关的研究按照事件典型的类别把采集的数据进行分类。使用主成分分析和逐步回归提取出显著性的影响因子,利用数据挖掘软件WEKA建立贝叶斯网络模型,用数据集中80%的数据进行学习建模,20%的数据作为测试集来检测模型的预测效果,并做出性能评价。实验结果表明,与同类数据集的其他预测方法相比,贝叶斯网络模型对于变数众多,随机性特别大的交通事件,预测精度较高,证明贝叶斯网络模型的算法是具有一定优越性和实用价值。 展开更多
关键词 城市交通 交通事件持续时间 贝叶斯网络模型 数据集分类 影响因子提取 WEKA
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基于RNN模型的工业机器人故障可跟踪预测方法 被引量:1
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作者 李丹婷 《计算机与网络》 2018年第2期68-71,共4页
针对工业机器人故障导致的生产浪费和安全问题,提出了一种基于递归神经网络(RNN)的工业机器人故障可跟踪预测方法。结合RNN模型的时间序列自适应学习能力,设计了基于聚类分析的关键影响因子提取方法,提升了预测的召回率和准确率,借助于... 针对工业机器人故障导致的生产浪费和安全问题,提出了一种基于递归神经网络(RNN)的工业机器人故障可跟踪预测方法。结合RNN模型的时间序列自适应学习能力,设计了基于聚类分析的关键影响因子提取方法,提升了预测的召回率和准确率,借助于专家系统的解释器机制,实现了故障定位功能。实验表明,相对于无关键影响因子提取的RNN模型,此方法将故障预测能力提升了1倍以上,且最多能够提前20 min给出故障告警,解释器故障定位的平均准确率为87.11%,为维护人员发现和解决故障提供了有力的保障。 展开更多
关键词 故障预测 关键影响因子提取 RNN 解释器 工业机器人
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Characterization of Pyrolytic Lignin Extracted from Bio-oil 被引量:5
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作者 JIANG Xiaoxiang Naoko Ellis ZHONG Zhaoping 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2010年第6期1018-1022,共5页
Bio-oil is a new liquid fuel produced by fast pyrolysis,which is a promising technology to convert bio-mass into liquid. Pyrolytic lignin extracted from bio-oil,a fine powder,contributes to the instability of bio-oil.... Bio-oil is a new liquid fuel produced by fast pyrolysis,which is a promising technology to convert bio-mass into liquid. Pyrolytic lignin extracted from bio-oil,a fine powder,contributes to the instability of bio-oil. The paper presents the structural features of three kinds of pyrolytic lignin extracted from bio-oil with different methods(WIF,HMM,and LMM) . The pyrolytic lignin samples are characterized by Fourier transform infrared spectrometer(FTIR) and X-ray photoelectron spectroscopy(XPS) . FTIR data indicate that the three pyrolytic lignin samples have similar functional groups,while the absorption intensity is different,and show characteristic vibra-tions of typical lignocellulosic material groups O H(3340-3380 cm-1) ,C H(2912-2929 cm-1) and C O(1652-1725 cm-1) . Comparison in the region(3340-3380 cm-1) indicates that WIF has more O H stretch groups than HMM and LMM. The carbon spectra are fitted to four peaks:C1,C C or C H,BE 283.5 eV;C2,C OR or C OH,BE 284.5-285.8 eV;C3,C O or HO C OR,BE 286.10-287.10 eV;C4,O C O,BE 287.5-287.7 eV. The absence of C1,C C or C H indicates the dominant polymerization structure of aro-matic carbon in pyrolytic lignin samples. For HMM and WIF,C2a and C2b can not be separated,so there is no free hydroxyl group in the samples. The oxygen peaks are also fitted to four peaks:O1,OH,BE = 530.3 eV;O2,RC O,BE 531.45-531.72 eV;O3,O C O,BE = 532.73-533.74 eV;O4,H2O,BE 535 eV. The absence of O1 and O4 indicates that little hydroxyl groups and adsorbed water are present in the samples. 展开更多
关键词 BIO-OIL pyrolytic lignin Fourier transform infrared spectrometer X-ray photoelectron spectroscopy
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