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路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-congestion-pattern mining,MCPM)。在离线挖掘阶段,从历史轨迹的频繁路径(元路径)的紧集中挖掘当地的拥塞模式,并对运动模式进行建模,其中采用基于k均值的聚类算法解决数据稀疏性问题。在线预测阶段根据挖掘的拥塞模式和运动模式依概率进行预测。最后通过理论分析和实验验证得出了算法的有效性,与相同条件下的精度预测(WhereNext,WN)方法相比,平均预测准确性提高了近20%,预测时间平均缩短了近50%。 相似文献
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54.
55.
针对卫星月影问题,提出了一种低轨卫星优化的月影预报策略,可以有效提高目前低轨卫星在轨管理时对月影事件预报的效率.结合仿真对产生月影事件的太阳、地球、月球的三体关系进行了分析,首先给出了月影产生的解析分析方法,并通过对一个三维月影影响模型的分析,得到了月影影响区间的判定要素——月影临界角;然后进一步通过对月影临界角的分析,提出了基于太阳与白道面的位置关系和月影临界角对低轨卫星月影事件的优化预报方法;最后基于大量的随机低轨卫星场景对本方法的正确性进行了验证.研究结果表明,此方法能够较大地提高月影预报效率,可以将月影预报频率从每月1次降低到每年2次,从而简化了低轨卫星在轨运行管理的任务复杂度,为卫星的在轨可靠运行提供支持. 相似文献
56.
在分析多轴疲劳几种常用非比例度定义的基础上,提出了一种非比例度定义方法,进而以American Society of Mechanical Engineers(ASME) 规范案例中非比例加载多轴疲劳设计准则采用的应变参量作为基本损伤参量,发展了一种新的多轴疲劳寿命预测模型.结果表明:①所提出的非比例度定义可以描述任意已知轮廓的、非周期的、变幅的非比例加载路径;②与两种常用的多轴非比例加载疲劳寿命模型的预测结果对比可知,新的寿命预测模型对14种比例和非比例加载路径下304不锈钢材料的寿命预测与试验吻合更好,预测结果基本位于2倍分散带以内. 相似文献
57.
基于自然激励技术的颤振边界预测 总被引:1,自引:1,他引:0
为了预测紊流激励条件下机翼的颤振边界,基于自然激励技术提取紊流响应的自由衰减信号,采用矩阵束方法识别模态参数,最后通过Z-W(Zimmerman-Weissenburger)方法计算稳定性判据,拟合判据变化曲线并外推颤振边界.对平板机翼模型进行了数值仿真分析,对单独机翼模型风洞颤振试验数据进行了计算.结果表明:采用自然激励技术与矩阵束方法能够较准确地识别紊流激励响应的模态参数,频率识别误差小于6%,阻尼比识别误差小于30%,结合Z-W方法能够在较低风速较早地预测颤振边界,有助于提高试验的安全性. 相似文献
58.
针对传统航空发动机性能参数时间序列预测方法存在的不足,提出了基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在线预测模型。该方法解决了训练样本动态适应性差的特点和老旧数据信息影响预测模型精度的问题。在该方法中,滑动时窗策略实时更新时窗数据训练样本,最终误差预报准则(Final Prediction Error,FPE)自适应地确定嵌入维数,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)则实时自适应优化SVM建模参数。应用航空发动机排气温度偏差值(Delta Exhaust Gas Temperature,DEGT)数据进行实例验证,结果表明基于滑动时窗策略的自适应GA优化的SVM (GASVM)在线预测模型比传统的GASVM预测模型预测精度有显著提高。进一步分析了预测模型不同时窗宽度对短期预测精度的影响,展示了1步~10步预测的效果,结果表明在线预测模型在不同时窗宽度下短中期(5步以内)预测效果良好且稳定。文中提出的在线预测模型可用于航空发动机性能参数的预测,实现对航空发动机未来性能变化的预警。 相似文献
59.
针对雨流计数法在峰谷值提取时进行等值压缩,忽略保载时间的问题进行了改进,提出了一种基于损伤曲线的疲劳-蠕变载荷等效转换方法。利用非线性疲劳损伤累积函数和损伤等效原则,建立了不同应力水平、不同保载时间下疲劳-蠕变载荷与疲劳载荷之间的等效换算模型。利用涡轮盘材料试验数据,计算了不同循环加载条件下的等效换算比,得到了其随保载时间的变化规律。利用改进的雨流计数法,编制了航空发动机高压涡轮盘载荷谱,并将其与寿命-时间分数预测法相结合,得到了涡轮盘剩余寿命。结果表明,改进的雨流计数法综合考虑了疲劳-蠕变耦合损伤对涡轮盘寿命造成的影响,相比于传统雨流计数法,寿命预测误差降低了15.02%,验证了该方法的有效性。 相似文献
60.
基于混沌理论的滚动轴承振动信号融合模型预测 总被引:2,自引:2,他引:0
提出融合算法模型,在混沌理论的基础上对滚动轴承振动信号进行预测。基于相图法、最大Lyapunov指数法和关联维数法对滚动轴承振动信号进行混沌判别,证明其混沌性。以预测值和真值间差值范数最小为目标导向优化出Kriging模型、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型和极端学习机(ELM)模型的权重,加权法构建融合算法模型。相空间重构法构建滚动轴承振动信号预测的训练样本,并对融合模型、Kriging模型、LSSVM模型和ELM模型进行训练,训练好的模型用于振动轴承振动信号混沌预测。以案例1和案例2共两个实验的滚动轴承振动信号为对象进行验证,两案例的最大Lyapunov指数大于0,从而判断这两个案例的轴承振动信号呈现混沌特性。另外,从方均误差、方均根误差和平均绝对误差指标来评价,融合算法模型的指标值均小于单一模型算法,融合算法模型的预测精度优于单一模型算法。 相似文献