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基于Mask R-CNN的激光雷达测量数据特征点识别
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作者 幸荔芸 李珊枝 《现代雷达》 北大核心 2026年第1期48-54,共7页
直接使用激光雷达测量数据中提取出关键信息进行特征点识别,无法直接区分点是否属于相同目标,仅提取局部特征点会导致数据特征识别精度下降的问题,文中提出基于卷积神经网络掩膜(Mask R-CNN)的激光雷达测量数据特征点识别,首先选取Point... 直接使用激光雷达测量数据中提取出关键信息进行特征点识别,无法直接区分点是否属于相同目标,仅提取局部特征点会导致数据特征识别精度下降的问题,文中提出基于卷积神经网络掩膜(Mask R-CNN)的激光雷达测量数据特征点识别,首先选取PointNet++作为Mask R-CNN的主干网络提取特征向量,并在主干分支旁构建特征金字塔网络提取多尺度特征,通过区域建议网络生成三维候选框,经由ROI Align输入至分类器网络中,展开目标类别预测、候选框位置回归和二值掩模,输出目标分割结果,然后以分割出的目标点云为基础,采用4D Shepard曲面估计目标点云曲率,得到体积积分不变量并将其单位化处理,最后通过K-means算法聚类体积积分不变量,实现激光雷达测量数据特征点识别。实验结果表明,文中方法能够在激光雷达测量数据中有效地分割出目标,简化率为37.68%,数据特征点识别性能和质量较高,AP、AP_(50)和AP_(75)检测结果均保持在90%以上,具有较好的应用效果。 展开更多
关键词 卷积神经网络掩膜 激光雷达测量数据 特征点识别 体积积分不变量 K-MEANS算法
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一种基于错误发现率的模型选择规则
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作者 荣晶晶 冶继民 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期110-118,共9页
针对高维稀疏线性回归模型,本文从后验估计角度提出基于错误发现率(false discovery rate,FDR)的模型选择FDR规则;之后在其基础上引入动态信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)变化因子,提出对SNR变化更稳健且对数据尺度具有不变性的FDR_... 针对高维稀疏线性回归模型,本文从后验估计角度提出基于错误发现率(false discovery rate,FDR)的模型选择FDR规则;之后在其基础上引入动态信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)变化因子,提出对SNR变化更稳健且对数据尺度具有不变性的FDR_(R)规则;结合OMP算法,仿真实验对比分别采用FDR规则、FDR_(R)规则和已有规则下成功选择全部真正变量的概率和FDR值,结果表明,相较于其他规则,FDR_(R)规则在高SNR或大样本量下更稳健,对数据缩放问题更加鲁棒,且错误发现率最低;最后,将所提方法应用到套细胞淋巴瘤患者的真实数据,筛选出影响细胞增殖的基因编号。 展开更多
关键词 高维模型选择 错误发现率 FDR_(R) OMP算法 信噪比
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一种预焙阳极表面氧化缺陷的Mask R-CNN检测方法
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作者 刘博超 赵利平 +1 位作者 李国彦 刘立春 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第2期33-36,41,共5页
为实现预焙阳极表面氧化缺陷的在线检测,采用Mask R-CNN对预焙阳极表面氧化缺陷进行检测。该方法以线扫描法采集到的图像数据作为输入,以ResNet101为网络骨架,经过特征提取网络获取图像中的特征信息,然后在区域推荐网络(RPN)中采用K-me... 为实现预焙阳极表面氧化缺陷的在线检测,采用Mask R-CNN对预焙阳极表面氧化缺陷进行检测。该方法以线扫描法采集到的图像数据作为输入,以ResNet101为网络骨架,经过特征提取网络获取图像中的特征信息,然后在区域推荐网络(RPN)中采用K-means聚类算法生成Anchor进而输出感兴趣区域(ROI),最终通过ROI Align以及预测网络输出类别信息以及边框信息,完成预焙阳极表面氧化缺陷的检测。试验结果表明,该方法能够有效的检测出预焙阳极表面氧化缺陷,并且准确率能达到95%,满足预焙阳极在线检测的标准。 展开更多
关键词 预焙阳极 氧化缺陷 深度学习 Mask R-CNN K-MEANS聚类算法
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The New Doppler Shift-and-Range Positioning Algorithm for the Global Navigation Satellite System 被引量:2
4
作者 季海福 《天文研究与技术》 CSCD 2014年第1期13-18,共6页
关键词 天文学 天文观测 天文台 天文仪器
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PARTIAL ELIMINTATION ALGORITHM FOR A LINEAR RECURRENCE SYSTEM R(n,m)OF ORDER m
5
作者 Zheng Huirao Huang Chuanghe Fan Rong 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 1993年第3期241-250,共10页
This paper presents an algorithm for computing a linear recurrence system R(n,m)of order m for n equations on MIMD parallel system.This algorithm is not only easy to be programmed on a parallel computer system,but als... This paper presents an algorithm for computing a linear recurrence system R(n,m)of order m for n equations on MIMD parallel system.This algorithm is not only easy to be programmed on a parallel computer system,but also reduces the data-waiting time due to compute-ahead strategy.The paper analyses how to achieve maximal load balancing when the algorithm is implemented on MIMD parallel system.By the end of the paper,an analysis on the speedup and parallel efficiency are given.The results indicate that the new parallel elimination algorithm has great improvement compared with the old ones. 展开更多
关键词 MIMD OF ORDER m PARTIAL ELIMINTATION algorithm FOR A LINEAR RECURRENCE SYSTEM R
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玻尔兹曼优化Q-learning的高速铁路越区切换控制算法 被引量:4
6
作者 陈永 康婕 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第4期688-694,共7页
针对5G-R高速铁路越区切换使用固定切换阈值,且忽略了同频干扰、乒乓切换等的影响,导致越区切换成功率低的问题,提出了一种玻尔兹曼优化Q-learning的越区切换控制算法.首先,设计了以列车位置–动作为索引的Q表,并综合考虑乒乓切换、误... 针对5G-R高速铁路越区切换使用固定切换阈值,且忽略了同频干扰、乒乓切换等的影响,导致越区切换成功率低的问题,提出了一种玻尔兹曼优化Q-learning的越区切换控制算法.首先,设计了以列车位置–动作为索引的Q表,并综合考虑乒乓切换、误码率等构建Q-learning算法回报函数;然后,提出玻尔兹曼搜索策略优化动作选择,以提高切换算法收敛性能;最后,综合考虑基站同频干扰的影响进行Q表更新,得到切换判决参数,从而控制切换执行.仿真结果表明:改进算法在不同运行速度和不同运行场景下,较传统算法能有效提高切换成功率,且满足无线通信服务质量QoS的要求. 展开更多
关键词 越区切换 5G-R Q-learning算法 玻尔兹曼优化策略
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改进Faster R-CNN的钢材表面缺陷检测 被引量:7
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作者 冷岳峰 刘正 +1 位作者 徐宝祎 李志轩 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第1期75-83,共9页
钢材表面缺陷检测是工业生产中至关重要的一项检测工作,针对钢材表面缺陷检测中漏检以及对于细小缺陷检测精度不佳等问题,提出了一种改进Faster R-CNN算法。在FPN(Feature pyramid networks)与RPN(Region proposal network)之间引入特... 钢材表面缺陷检测是工业生产中至关重要的一项检测工作,针对钢材表面缺陷检测中漏检以及对于细小缺陷检测精度不佳等问题,提出了一种改进Faster R-CNN算法。在FPN(Feature pyramid networks)与RPN(Region proposal network)之间引入特征融合模块与轻量化通道注意力模块,增加模型对精细特征的捕捉能力。改进模型在NEU-DET数据集上的实验结果显示,最终mAP(Mean average precision,记为m_(AP))值为80.2%,比原始模型提高了12.6%,FPS提高了40.9%。该算法能够有效提升钢材表面缺陷的检测精度,为钢材表面缺陷自动检测提供参考。 展开更多
关键词 缺陷检测 特征融合 通道注意力机制 改进Faster R-CNN算法
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改进5G-R自适应高速铁路越区切换算法 被引量:2
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作者 陈永 康婕 陶瑄 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第3期724-731,共8页
在高速行车条件下,越区切换作为未来高速铁路5G-R通信的关键技术,对于保障行车安全至关重要。下一代高速铁路5G-R无线通信系统越区切换算法采用固定切换参数,但当列车高速运行时,极易受到多普勒效应影响,导致切换成功率低,基于此,提出... 在高速行车条件下,越区切换作为未来高速铁路5G-R通信的关键技术,对于保障行车安全至关重要。下一代高速铁路5G-R无线通信系统越区切换算法采用固定切换参数,但当列车高速运行时,极易受到多普勒效应影响,导致切换成功率低,基于此,提出了一种考虑多普勒频移影响的改进5G-R自适应高速铁路越区切换算法。分析多普勒频移对切换成功率的影响,得到多普勒频移与切换成功率的关系函数;提出考虑多普勒频移影响的越区切换动态函数,设计余弦、余切、余割3种函数对切换迟滞门限及触发时延自适应调整;在不同多普勒频移及不同高铁场景下进行切换成功率的量化比较分析。研究结果表明:所提算法可有效调高切换成功率,在高架桥和山区场景下,余弦、余切、余割3种函数的切换成功率均优于对比算法,且满足中国无线通信系统切换成功率服务质量(QoS)大于99.5%的要求。研究结果为下一代高速铁路5G-R无线通信系统演进提供了理论参考依据。 展开更多
关键词 越区切换算法 5G-R 多普勒频移 动态函数 自适应切换
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基于改进Mask R-CNN的低空遥感实例分割算法
9
作者 李冰锋 王光耀 崔立志 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第2期168-176,共9页
针对遥感领域图像目标繁杂、检测和分割精度不高的问题,提出一种改进Mask R-CNN算法。设计PMResNet-50结构作为主干网络,其中金字塔挤压注意模块可以促进局部和全局通道注意之间的信息交互作用,多层次特征聚合模块可以提高PMResNet-50... 针对遥感领域图像目标繁杂、检测和分割精度不高的问题,提出一种改进Mask R-CNN算法。设计PMResNet-50结构作为主干网络,其中金字塔挤压注意模块可以促进局部和全局通道注意之间的信息交互作用,多层次特征聚合模块可以提高PMResNet-50对输入通道语义信息的高效聚合作用。在RoI Align前引入自校准卷积模块来扩大卷积层的感受野大小并对边界框和掩码框执行校准操作。在分割分支使用掩码预测平衡损失函数,对每个类别的正负样本梯度进行平衡,实现对损失梯度的平滑降低处理。在自建低空遥感数据集和iSAID-Reduce100数据集上进行测试,实验结果表明:改进后的算法在自建数据集上box AP和mask AP分别提升17.9%和15.0%,在iSAID-Reduce100数据集上box AP和mask AP达到49.62%和50.27%,该算法很好地完成了对遥感目标的检测和分割。 展开更多
关键词 深度学习 图像处理 遥感图像 实例分割 改进Mask R-CNN算法 ResNet-50
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改进Faster R-CNN的变电站电气主接线图图元检测 被引量:2
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作者 冯冰 杜岳凡 +4 位作者 金尧 宗祥瑞 金花 刘潭晶 王璁 《哈尔滨理工大学学报》 北大核心 2025年第4期39-47,共9页
针对变电站电气主接线图中图元检测精度低以及小目标图元误检率漏检率高的问题,提出一种基于改进Faster R-CNN算法的变电站电气主接线图图元检测方法。首先,引入深度残差网络结构,替换Faster R-CNN原始特征提取网络,增强多尺度图元目标... 针对变电站电气主接线图中图元检测精度低以及小目标图元误检率漏检率高的问题,提出一种基于改进Faster R-CNN算法的变电站电气主接线图图元检测方法。首先,引入深度残差网络结构,替换Faster R-CNN原始特征提取网络,增强多尺度图元目标特征提取能力;然后,引入特征金字塔网络,将浅层特征信息和深层特征信息融合,提升深层网络对小目标的检测性能;最后,依据小目标尺度分布特征,在区域建议网络中重新设定Anchor的参数值,进一步提高小目标检测性能。实验结果表明,改进算法的平均检测精度达88.9%,相比原算法提高了4.2%,具有更高的检测精度和更低的误检率与漏检率。 展开更多
关键词 变电站 接线图 图元检测 Faster R-CNN优化算法 深度学习
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基于非结构化网格下TVD格式的一种r因子算法
11
作者 高鑫 张晓敏 +4 位作者 吴琼 赵志鹏 柳阳 欧俊峰 刘建 《空气动力学学报》 北大核心 2025年第10期44-58,共15页
针对对流主导问题的数值模拟,提出了一种改进的r因子算法,以实现TVD(total variational diminishing)格式在非结构化网格中的扩展。新算法将面中心到辅助逆风节点的距离考虑在内,以实现更合理的远逆风节点位置预测;通过包含更多逆风信... 针对对流主导问题的数值模拟,提出了一种改进的r因子算法,以实现TVD(total variational diminishing)格式在非结构化网格中的扩展。新算法将面中心到辅助逆风节点的距离考虑在内,以实现更合理的远逆风节点位置预测;通过包含更多逆风信息的插值方法和采取考虑实际点与辅助点之间的物理值差异的方法来提高TVD格式的精度;并避免引入复杂的向量计算过程以提高效率。非结构化网格下对流主导问题的基准测试结果表明,相比于现有的其他算法,新r因子算法在精度和效率方面具有更好的性能。 展开更多
关键词 对流方程 非结构化网格 r因子算法 TVD 高精度格式
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多策略自适应蜣螂优化算法求解FJSP问题 被引量:1
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作者 余莹 谭代伦 +1 位作者 冯世强 王彬溶 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第7期225-232,共8页
针对以最大完工时间最小化为目标的柔性作业车间调度问题(flexible job-shop scheduling problem, FJSP),提出一种多策略自适应蜣螂优化算法(multi-strategy and adaptive dung beetle optimizer, MSA-DBO)。首先,利用Logistic-tent混... 针对以最大完工时间最小化为目标的柔性作业车间调度问题(flexible job-shop scheduling problem, FJSP),提出一种多策略自适应蜣螂优化算法(multi-strategy and adaptive dung beetle optimizer, MSA-DBO)。首先,利用Logistic-tent混沌映射和G-L-R策略改进种群初始化,使种群分布更均匀,提高初始解质量;其次,在计算蜣螂个体适应度后采用锦标赛策略选择个体构成优选种群,以加快收敛速度;再次,采用黄金正弦策略改进推球蜣螂遇到障碍时的位置更新公式,以避免陷入局部最优;最后,在蜣螂位置更新后增加精英随机反向学习策略和基于关键路径的自适应重调度策略,以增强种群中蜣螂个体之间的交流和全局寻优能力。选取Brandimarte算例和实际案例进行仿真实验和对比,结果表明MSA-DBO算法的改进策略有效,求解精度和算法性能得到明显增强。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度问题 蜣螂优化算法 Logistic-tent混沌映射 G-L-R策略 黄金正弦策略 精英随机反向学习 自适应重调度
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优化Faster R-CNN用于输电线路金具缺陷识别 被引量:2
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作者 向哲宏 张捷 +3 位作者 宋卫平 李欢欢 徐小云 黄飞虎 《信息技术》 2025年第6期81-88,共8页
Faster R-CNN网络模型本身网络结构和参数存在检测准确度不够、检测的漏检率较高,以及不能完整标记检测目标的问题。因此通过对模拟退火算法进行优化,再将优化后的模拟退火算法对Faster R-CNN模型网络结构和参数进行寻优调试,将卷积神... Faster R-CNN网络模型本身网络结构和参数存在检测准确度不够、检测的漏检率较高,以及不能完整标记检测目标的问题。因此通过对模拟退火算法进行优化,再将优化后的模拟退火算法对Faster R-CNN模型网络结构和参数进行寻优调试,将卷积神经网络模型全连接层中神经元之间的权重和偏置看作参数,得到的最优参数再构建成新的Faster R-CNN模型网络,使得Faster R-CNN在目标检测和识别领域具有更好的效果。训练结果也证明,优化后的网络模型在目标检测识别的准确度上有极大的提高,并且对目标物体的定位错误率更低、定位位置更加准确,模型整体鲁棒性增加。 展开更多
关键词 优化模拟退火算法 Faster R-CNN 网络结构 输电线路金具 缺陷识别
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基于R-tree索引的卫星可见窗口快速算法
14
作者 杜丙男 康峻 +3 位作者 李佩峰 宋沛然 杜康宁 曹林 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第10期285-295,322,共12页
针对地球观测卫星多星多目标场景下可见窗口计算耗时过高问题提出一种快速计算方法。该方法将多对多观测问题分解为若干单对单子问题,依据星下点轨迹R-tree索引获取待观测目标周边星下点轨迹信息,结合二分法确定卫星对该目标可见时间窗... 针对地球观测卫星多星多目标场景下可见窗口计算耗时过高问题提出一种快速计算方法。该方法将多对多观测问题分解为若干单对单子问题,依据星下点轨迹R-tree索引获取待观测目标周边星下点轨迹信息,结合二分法确定卫星对该目标可见时间窗口的起止时刻。对锥形、矩形两种视场类型的卫星观测仿真结果表明,可见时刻结果精确至1 ms时,该算法得到的可见时刻与Satellite Tool Kit(STK)的平均误差为-8.5×10^(-4)s,与跟踪传播法相比能够减少99%以上的计算冗余,平均耗时是以1 ms为步长的跟踪传播法的0.01%,能够同时满足实际工程应用中对目标观测窗口计算精度和时效性要求。 展开更多
关键词 观测卫星 可见窗口 快速算法 R-tree索引 并行计算
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基于ACT-R的认知间隔重复学习方法
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作者 吴蕴超 罗飞 +2 位作者 陶俊臣 王晨 张子亿 《华东理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期371-379,共9页
间隔重复学习方法在辅助学生自主学习方面发挥了重要的作用;然而传统的间隔重复算法在间隔控制上过于僵化,导致学生每日的学习任务量差异明显,进而影响学习效率。为了提升自主学习效率,提出了一种基于ACT-R(Adaptive Control of Thought... 间隔重复学习方法在辅助学生自主学习方面发挥了重要的作用;然而传统的间隔重复算法在间隔控制上过于僵化,导致学生每日的学习任务量差异明显,进而影响学习效率。为了提升自主学习效率,提出了一种基于ACT-R(Adaptive Control of Thought-Rational)的认知间隔重复学习方法。首先,基于ACT-R规划学习过程,模拟学生学习行为并提取主导模型记忆变化的激活参数;其次,提出了遗忘曲线切割算法,将遗忘特性反映到学习规划之中,并提取记忆留存率与推荐复习间隔等参数;最后,基于二者所得学习参数,针对特定的学习任务动态地生成间隔重复学习规划。实验结果表明,相较于传统的间隔重复学习算法,基于ACT-R的认知间隔重复学习方法可以合理有效地安排自主学习任务,每日学习任务量更加均衡,每个任务的学习时间分布也更加合理。 展开更多
关键词 认知架构 ACT-R 遗忘曲线 间隔重复算法 学习规划
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一维到达角定位系统的最优布站研究
16
作者 郑晓园 曹振乾 +1 位作者 晏行伟 张敏 《电光与控制》 北大核心 2025年第5期14-19,40,共7页
为提高基于一维到达角(1-D AOA)测量定位系统的定位精度,提出一种基于改进鸡群优化(ICSO)算法的一维到达角最优观测站布置方法。首先,采用克拉美罗下界(CRLB)的迹最小作为优化准则建立最优解模型;其次,针对观测站数量较多带来的高维变... 为提高基于一维到达角(1-D AOA)测量定位系统的定位精度,提出一种基于改进鸡群优化(ICSO)算法的一维到达角最优观测站布置方法。首先,采用克拉美罗下界(CRLB)的迹最小作为优化准则建立最优解模型;其次,针对观测站数量较多带来的高维变量求解问题,对鸡群优化算法的更新策略进行改进;最后,采用ICSO算法对观测站的位置和线阵的方向进行最优配置。仿真结果表明,ICSO算法在最优布站求解中具有更快的收敛速度和更高的定位精度,提出的最优布站方法在不同观测站数量下均能显著提升定位精度,在工程中可以通过对观测站位置的优化,减少定位精度对观测站数量的依赖。 展开更多
关键词 最优布站 一维到达角定位 改进鸡群优化算法 克拉美罗下界
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国密算法在5G-R系统中的应用研究 被引量:3
17
作者 李春铎 杨轶杰 屈毅 《铁道通信信号》 2025年第4期50-56,共7页
为保障5G-R系统的安全,提升铁路关键信息基础设施的国产化水平,对我国自主研发的国密算法在5G-R系统中的应用展开研究。基于5G-R系统安全架构,针对接入域、网络域、用户域、基于服务化架构(SBA)域的加密方法,分析国际标准化组织3GPP提... 为保障5G-R系统的安全,提升铁路关键信息基础设施的国产化水平,对我国自主研发的国密算法在5G-R系统中的应用展开研究。基于5G-R系统安全架构,针对接入域、网络域、用户域、基于服务化架构(SBA)域的加密方法,分析国际标准化组织3GPP提出的基于国际加密算法的加密方案,探讨采用国密算法的替换方案;研究应用域数据的端到端加密技术,以调度通信业务为例,根据业务场景和数据特性,采用国密SM4加密算法对数据进行加密,采用国密SM3算法对数据进行完整性保护;提出建设铁路统一的密钥管理中心进行密钥分发,并结合个呼、组呼、短数据和文件传输业务流程设计数据加密方案。研究成果为推动国密算法在5G-R系统中的应用提供建议方案,有助于进一步提升铁路信息基础设施的自主可控水平。 展开更多
关键词 5G-R 国密算法 服务化架构 调度通信 安全协议 密钥管理
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基于改进卷积神经网络的通信工程数字化校核技术探析 被引量:1
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作者 陈放 《长江信息通信》 2025年第4期176-178,181,共4页
随着通信工程的发展,传统校核方法面临挑战。改进的CNN模型旨在解决这些问题,其构建涉及多方面改进。在卷积层采用多尺度卷积核与深度可分离卷积,池化层运用自适应池化,激活函数选用ReLU6。文章首先对通信工程数字化校核技术进行了全面... 随着通信工程的发展,传统校核方法面临挑战。改进的CNN模型旨在解决这些问题,其构建涉及多方面改进。在卷积层采用多尺度卷积核与深度可分离卷积,池化层运用自适应池化,激活函数选用ReLU6。文章首先对通信工程数字化校核技术进行了全面分析,然后开展试验进行论证,得出基于改进卷积神经网络的通信工程数字化校核技术能够提高准确性和运行效率的结论。 展开更多
关键词 卷积神经网络 Faster R-CNN算法 损失函数
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基于文本挖掘的生产安全领域事故致因分析与风险管理研究——以贵州省为例 被引量:1
19
作者 王芳 《工业安全与环保》 2025年第8期33-38,共6页
为探明生产安全事故发生的原因及其内在规律,以期减少生产安全事故或控制事故后果,以文本挖掘任务和社会复杂网络分析方法为切入点,基于R语言对贵州省2017—2023年342份生产安全事故调查报告进行预处理、分词以及特征项降维筛选处理后,... 为探明生产安全事故发生的原因及其内在规律,以期减少生产安全事故或控制事故后果,以文本挖掘任务和社会复杂网络分析方法为切入点,基于R语言对贵州省2017—2023年342份生产安全事故调查报告进行预处理、分词以及特征项降维筛选处理后,获得了28个维度的事故特征项。基于Apriori算法挖掘出事故致因之间的19条强关联规则,基于社会复杂网络分析方法,分别对事故致因进行中心性及核心边缘结构进行分析。结果表明:安全意识淡薄、安全管理不到位、落实主体责任不力、安全教育培训不到位、安全监管不到位、违法违规操作等致因对事故影响较大,在实际安全管控过程中应着重考虑。 展开更多
关键词 生产安全事故 事故致因 文本挖掘 R语言 APRIORI算法
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基于鲸鱼优化算法的分数阶三参数灰色预测模型及其在隧道拱顶沉降分析中的应用
20
作者 王乾 张春鹏 +2 位作者 刘海明 丁文云 彭咏梅 《材料导报》 北大核心 2025年第S2期330-335,共6页
传统的灰色预测模型在隧道拱顶变形预测的应用中往往存在拟合和预测精度不高的问题,这限制了其在工程实践中的广泛应用。为解决这一问题,基于鲸鱼优化算法(WOA),引入分数阶算子,对三参数灰色预测模型(TPGM(1,1))进行改进,构建了分数阶... 传统的灰色预测模型在隧道拱顶变形预测的应用中往往存在拟合和预测精度不高的问题,这限制了其在工程实践中的广泛应用。为解决这一问题,基于鲸鱼优化算法(WOA),引入分数阶算子,对三参数灰色预测模型(TPGM(1,1))进行改进,构建了分数阶三参数灰色预测模型(FTPGM(1,1,r))。FTPGM(1,1,r)模型通过将传统模型由整数阶拓展至分数阶,有效提升了模型的复杂性和适应性,从而提高了预测精度。经过工程实例的分析,FTPGM(1,1,r)模型在预测隧道围岩变形方面是有效的。在隧道拱顶沉降的预测过程中,与传统灰色预测模型相比,FTPGM(1,1,r)新模型显示出更高的拟合度和预测精度,能够有效反映施工现场的变形监测数据,为今后的隧道施工和优化设计提供有力的参考依据。 展开更多
关键词 分数阶三参数灰色预测模型(FTPGM(1 1 r)) 鲸鱼优化算法分数阶算子 隧道拱顶变形预测
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