基于改进PSO优化SVR的交通事故预测模型

为了有效预测交通事故,提出一种基于改进粒子群算法优化支持向量回归机的预测模型。改进粒子群算法利用网格搜索对全局最优粒子的邻域进行精细搜索,结合粒子群算法较快的收敛速度和网格搜索较强局部搜索能力的优点,提高了支持向量回归机相关参数的优化精度,进而改善了交通事故预测模型的预测性能。仿真结果表明,基于改进粒子群算法优化支持向量回归机的交通事故预测模型达到了较快的学习速度和较高的预测精度,具有良好的工程应用性。      

试述水利工程施工建设对生态环境的影响

水利工程项目施工建设可以说是有效促进社会发展的重要手段,这种水利工程项目的有效建设也就成为了一项重要任务,而结合这种水利工程项目的施工处理而言,其在整个施工以及后续运行过程中,都可能会对于周围生态环境带来较大的威胁和影响,这也是需要详细分析并且有效控制的关键点所在。本文就重点围绕着水利工程施工建设对生态环境的影响进行了简要分析论述。     

液化石油气地下储罐焊缝裂纹分析

对某酒店液化石油气地下储罐进行全面检验时,发现在内外壁的环向焊缝及纵向焊缝上有许多(近)表面裂纹.通过化学成分分析、硬度测试、金相检验与裂纹分析,结果表明断裂失效机理为氢致开裂.     

螺旋式速冻机料口跑冷的可视化实验研究

为了直观定性地分析螺旋式速冻机料口跑冷现象，自行设计了可视化实验，并根据实验结果对料口处空气的热质交换规律进行了讨论。     

自动控制硫化系统

介绍了一种自动控制硫化过程的系统。该系统利用一台工控机作为主控机来控制两台可编程控制器（PLC）工作，以达到控制硫化过程的目的。     

基于Pearson关联度BP神经网络的时间序列预测

针对BP神经网络存在的过拟合问题,提出了基于Pearson关联度的神经网络预测模型。将传统的基于误差反向传播的BP神经网络中的误差函数替换为Pearson关联度函数,利用梯度上升法对训练过程中神经网络的连接权重和阈值的调整量进行了推导,并为调整量添加了动量项用于提高神经网络收敛速度,然后建立了关联度反向传播预测模型,并对其权重进行了阈值限制以及增加学习率来防止过拟合。对通用数据集进行时间序列预测实验,通过与改进的RBF和BP神经网络对比,表明对于多因素时间序列的预测Pearson关联度BP神经网络的预测误差精度RMSE降低了4.02,收敛次数减少1 690代。实现了将关联分析与BP神经网络的结合,能够在保证效率的同时,解决过拟合问题,提高预测精度。     

电站锅炉大板梁挠度的定量检测

介绍了电站锅炉大板梁挠度定量检测的基本程序及现场实际检测的基本方法，指出了检测过程、检测数据计算处理和修正时应重点注意的事项，并简要分析了一起检测案例。实践证明，该检测方法对电站锅炉大板梁的定期、定量监测，保障锅炉使用安全具有重要的意义和参考价值。     

融合注意力与时域多尺度卷积的手势识别算法

针对基于深度学习的动态手势识别方法网络规模庞大、提取的时空特征尺度单一、有效特征的提取能力不足等问题,提出了一种深度网络框架。首先,使用时域多尺度信息融合的时空卷积模块改进3D残差网络结构,大幅度缩小网络规模,获得多种尺度的时空感受野特征;其次,引入一种全局信息同步的时空特征通道注意力机制,使用极少量参数构建特征图通道之间的全局依赖关系,使模型更加高效地获取动态手势的关键特征。在自建手势数据集SHC和公开手势数据集SKIG上的实验结果显示,提出的手势识别方法参数量更少且多尺度时空特征提取能力强,识别率高于目前的主流算法。     

XML技术在B2B电子商务教学模拟系统中的应用

首先介绍了B2B电子商务教学模拟系统的开发背景、实验模型及应用于系统的主要技术，然后对系统的设计进行了简要说明，最后详细描述了SQL2000支持下的基于XML的商务文档交换技术在系统中的具体实现。