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铁路货运装卸时间的精准预测可提升铁路货运系统的调度合理性和服务质量,但装卸时间受多种因素影响。文章针对铁路货运装卸时间预测问题,从铁路货运运单全流程信息中挖掘运单属性与货运装卸时间的关系,以分类与回归树为基础模型,在LightGBM框架下构建梯度提升决策树模型;对铁路货运运单全流程信息中的相关数据进行整合、对数变换、增加特征等预处理,形成运单数据集;采用该数据对构建的模型进行训练,结果表明,构建的模型对货运装卸时间的预测性能优于与其对比的其他机器学习模型。将该模型应用在实际货运装卸业务场景时,实际准确率依旧高于其他对比模型。 相似文献
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船用柴油机采用水下排气方式具有降低排气噪声、改善舱外空气质量等优点,在大型豪华游轮等特殊船舶中具有广泛应用前景。为防止海水由排气管倒灌入柴油机造成事故,需弄清水下排气管内水倒流发生的条件。对大管径垂直管防止水倒灌临界条件即完全携带点的已有认识较为统一,而对小管径垂直管仍未有清晰的认识。在管径25~100 mm范围对垂直管的完全携带点进行了实验,探究了小管径垂直管的完全携带点预报方法。实验结果表明在小管径范围,垂直管完全携带点对应的临界表观气速随管径增大而升高,但气相Wallis数随管径增大而减小,说明Wallis数过度关联了管径对临界表观气速的影响。基于气相Kutateladze数和无量纲气相黏性,对小管径垂直管提出了新的完全携带点预报模型和相应实验关联式。 相似文献