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大型枢纽机场大面积航班延误预警方法研究 被引量:23
1
作者 吕晓杰 王红 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第19期4564-4566,共3页
航班延误问题是近年来大型枢纽机场运行管理的一个难题,为了对航班延误波及情况做出较准确的预测,提出了带有权值调整的马尔可夫模型,给出了一种动态状态转移概率矩阵的计算方法。针对首都机场航班延误4个预警等级,以一小时为预警间隔... 航班延误问题是近年来大型枢纽机场运行管理的一个难题,为了对航班延误波及情况做出较准确的预测,提出了带有权值调整的马尔可夫模型,给出了一种动态状态转移概率矩阵的计算方法。针对首都机场航班延误4个预警等级,以一小时为预警间隔预测了离港航班的延误率,仿真实验结果表明,在出现大面积航班延误的情况下,航班延误预测准确率平均在90%以上,为大型枢纽机场实施及时的航班延误预警管理提供了良好的方法支持。 展开更多
关键词 马尔可夫链 航班延误 预测 预警 大型枢纽机场
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航空公司航班延误预警管理模型与分析 被引量:13
2
作者 王红 刘金兰 +1 位作者 曹卫东 郇秀霞 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2009年第4期292-296,共5页
目前国内对航班延误状态的描述方法很多,缺乏统一的计算模型,对航班延误结果的评价也比较模糊。以航空公司的航班延误管理为研究目标,采用层次分析方法(AHP),提出了以航班延误率、平均延误时间及延误损失为评价指标的航班延误状态描述方... 目前国内对航班延误状态的描述方法很多,缺乏统一的计算模型,对航班延误结果的评价也比较模糊。以航空公司的航班延误管理为研究目标,采用层次分析方法(AHP),提出了以航班延误率、平均延误时间及延误损失为评价指标的航班延误状态描述方法,运用马尔可夫(Markov)链对评价指标进行预测,通过仿真实验与结果分析,给出了航班延误预警管理的计算模型,为航空公司实施可控因素的航班延误的预警管理提供了理论与方法支持。 展开更多
关键词 航空公司 马尔可夫链 航班延误 预测模型 层次分析法
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基于因特网远程控制的延时预测的改进Smith补偿算法的研究 被引量:6
3
作者 陈虹 史旺旺 +1 位作者 刘大年 陈兴 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2004年第9期75-76,79,共3页
针对网络延时不确定使Smith预估补偿器的控制效果差的问题,提出了改进的Smith补偿控制算法,通过对控制信息的反馈,起到了动态调整延时补偿时间的效果。仿真结果表明,本控制策略实现简单且具有很好补偿网络不确定延时的效果。
关键词 远程控制 因特网 SMITH预估补偿控制 延时预测
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基于航空公司的航班计划优化与延误预测 被引量:8
4
作者 张舜尧 戴福青 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第9期3855-3860,共6页
随着中国民航业的快速发展,航班延误情况一直较为严重。建立了航班计划优化模型,将软备份运力分配在飞行时间和过站时间中,提高了航班的正常率、起飞的准点率和航班串的鲁棒性;为了进一步提高航班的正常率,追踪航班串中各航班的过站机... 随着中国民航业的快速发展,航班延误情况一直较为严重。建立了航班计划优化模型,将软备份运力分配在飞行时间和过站时间中,提高了航班的正常率、起飞的准点率和航班串的鲁棒性;为了进一步提高航班的正常率,追踪航班串中各航班的过站机场和离场时间,用加权马尔科夫链预测处在该时间段的过站机场的延误状态,并针对不同的延误状态作出相应的延误预警,提高了航班运营的可靠性。 展开更多
关键词 软备份运力 航班计划优化 加权马尔科夫链 延误预测
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Hadoop平台下基于资源预测的Delay调度算法 被引量:6
5
作者 魏晓辉 付庆午 李洪亮 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期101-106,共6页
针对Delay算法的不合理等待问题,提出一种基于资源预测的Delay调度算法(RFD),该算法基于对资源可用性的预测方法合理地调度作业.实验结果表明,在Hadoop机群一般应用场景下,该调度算法与已有算法相比,在保证作业本地化计算Map任务比例相... 针对Delay算法的不合理等待问题,提出一种基于资源预测的Delay调度算法(RFD),该算法基于对资源可用性的预测方法合理地调度作业.实验结果表明,在Hadoop机群一般应用场景下,该调度算法与已有算法相比,在保证作业本地化计算Map任务比例相近的同时,将作业平均运行效率提高28.8%,明显提高了Mapreduce作业的执行效率. 展开更多
关键词 HADOOP平台 MAPREDUCE模型 资源调度 资源预测 delay调度
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基于KNN的机场航班短期延误风险预测 被引量:5
6
作者 刘继新 杨光 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期12-18,共7页
针对当前民航延误问题仍然十分突出的现状,将航班发生短期延误的时长及其发生概率视为一种风险问题,考虑恶劣天气影响,将航班随外部运行环境的随动性变化与挖掘航班历史数据结合,对该风险进行评估预测。选用主成分分析法对众多因素进行... 针对当前民航延误问题仍然十分突出的现状,将航班发生短期延误的时长及其发生概率视为一种风险问题,考虑恶劣天气影响,将航班随外部运行环境的随动性变化与挖掘航班历史数据结合,对该风险进行评估预测。选用主成分分析法对众多因素进行分析和筛选,确定延误的关键影响因素,作为分类预测算法的样本属性。采用KNN算法建模,结合历史航班运行数据和天气数据,对机场短期内离港的单航班起飞延误状况及风险值进行预测。实验结果表明,主成分分析法能够在变量间存在信息重叠的情况下较为准确地找出关键因子,在此基础上采用KNN算法对航班延误风险进行预测,能够取得较好效果,具有实际应用意义。 展开更多
关键词 交通运输工程 航班延误 风险预测 主成分分析法 KNN
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Multipoint Heave Motion Prediction Method for Ships Based on the PSO-TGCN Model
7
作者 DING Shi-feng MA Qun +2 位作者 ZHOU Li HAN Sen DONG Wen-bo 《China Ocean Engineering》 SCIE EI CSCD 2023年第6期1022-1031,共10页
During ship operations,frequent heave movements can pose significant challenges to the overall safety of the ship and completion of cargo loading.The existing heave compensation systems suffer from issues such as dead... During ship operations,frequent heave movements can pose significant challenges to the overall safety of the ship and completion of cargo loading.The existing heave compensation systems suffer from issues such as dead zones and control system time lags,which necessitate the development of reasonable prediction models for ship heave movements.In this paper,a novel model based on a time graph convolutional neural network algorithm and particle swarm optimization algorithm(PSO-TGCN)is proposed for the first time to predict the multipoint heave movements of ships under different sea conditions.To enhance the dataset's suitability for training and reduce interference,various filter algorithms are employed to optimize the dataset.The training process utilizes simulated heave data under different sea conditions and measured heave data from multiple points.The results show that the PSO-TGCN model predicts the ship swaying motion in different sea states after 2 s with 84.7%accuracy,while predicting the swaying motion in three different positions.By performing a comparative study,it was also found that the present method achieves better performance that other popular methods.This model can provide technical support for intelligent ship control,improve the control accuracy of intelligent ships,and promote the development of intelligent ships. 展开更多
关键词 ship motion prediction time delay multipoint forecast time-graph convolutional neural network particle swarm optimization
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直接估计法在帽儿山林场白桦林可燃物含水率的适用性分析 被引量:4
8
作者 马壮 李亮 金森 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第11期54-58,共5页
在春季防火期内按林型内凋落物的不同空间位置的分类标准采集白桦林的地表死可燃物,并依此放入由小到大的铁丝网中,在室内进行试验,记录数据,对两种林型分别采用Nelson模型和Simard模型作为平衡含水率对温湿度响应模型,使用直接估计法... 在春季防火期内按林型内凋落物的不同空间位置的分类标准采集白桦林的地表死可燃物,并依此放入由小到大的铁丝网中,在室内进行试验,记录数据,对两种林型分别采用Nelson模型和Simard模型作为平衡含水率对温湿度响应模型,使用直接估计法对地表死可燃物的含水率结果进行了预测。结果表明:(1)基于Nelson模型的可燃物含水率预测误差往往小于基于Simard模型,一般来说基于Nelson模型的含水率预测效果要好于使用Simard模型预测含水率效果。但是,对于白桦林的腐殖质和混合可燃物则两者相差不大,预测效果都比较好,误差要求在3%以内都可以使用;(2)对于白桦林内凋落物及半腐殖质,误差要求在3%以内时,使用Nelson模型预测可燃物含水率的预测精度要更好;(3)白桦林内不同层可燃物含水率的预测精度由高到低依次为:混合可燃物、腐殖质、半腐殖质和凋落物。由于试验在室内进行,尽最大可能减少可外界误差影响,因此可以作为使用直接估计法预测白桦林含水率模型误差的最低值。 展开更多
关键词 可燃物 含水率 帽儿山 时滞 平衡含水率 预测
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基于物元二次可拓多机场起飞延误关联性分析及预测 被引量:3
9
作者 岳仁田 魏子琦 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第28期298-302,315,共6页
为及时掌控多个机场之间的航班延误程度,研究物元可拓方法在机场航班起飞延误关联性中的应用。通过建立分时段航班起飞延误的物元模型,运用物元可拓方法,对多个机场的航班起飞延误情况进行分析。根据机场间航班起飞延误的关联度计算结果... 为及时掌控多个机场之间的航班延误程度,研究物元可拓方法在机场航班起飞延误关联性中的应用。通过建立分时段航班起飞延误的物元模型,运用物元可拓方法,对多个机场的航班起飞延误情况进行分析。根据机场间航班起飞延误的关联度计算结果,选取关联性较大的机场,对目标机场的航班起飞延误程度进行预测;并通过实例验证了该方法的可行性。算例表明:所提出的方法能够有效地分析多个机场航班起飞延误之间的关系,并能够对起飞延误的发生起到预警作用。 展开更多
关键词 物元可拓 机场 起飞延误 关联度 延误预测
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基于时滞GM(1,1)模型的地下水资源量预测 被引量:3
10
作者 罗党 丁婳婳 《华北水利水电大学学报(自然科学版)》 2020年第5期19-24,共6页
有效预测地下水资源量对旱情防范具有重要意义。以往预测方法大多需要大量历史数据或构造复杂的模型,操作的难度较大,考虑到地下水资源量呈现的不确定性与时滞积累性,可将灰色系统理论与时滞现象结合起来。传统的GM(1,1)模型未能反映系... 有效预测地下水资源量对旱情防范具有重要意义。以往预测方法大多需要大量历史数据或构造复杂的模型,操作的难度较大,考虑到地下水资源量呈现的不确定性与时滞积累性,可将灰色系统理论与时滞现象结合起来。传统的GM(1,1)模型未能反映系统时滞效应,且以往的时滞模型中,系统行为序列的当期值大多仅受滞后τ期的单期影响因子的作用。鉴于时滞效应的长期性,提出时滞积累效应的GM(1,1)模型,研究了该模型的建模机理、建模过程,给出了参数估计方法。在此基础上将模型应用于河南省南阳市和信阳市的地下水资源量的模拟预测中,并通过灰色关联分析验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 灰色系统 GM(1 1)模型 时滞效应 地下水资源量 预测
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基于ARIMA-BP神经网络的航班延误组合预测 被引量:2
11
作者 罗军 李鹏飞 罗凤娥 《航空计算技术》 2021年第5期51-54,59,共5页
目前航班延误是民航亟待解决的问题,航班延误受多种因素的交叉影响,导致延误时间分布不规律。为了进一步提高航班延误预测精度,提出了基于ARIMA模型与BP神经网络的航班延误组合预测模型。模型考虑了航班延误线性和非线性因素,结合了ARIM... 目前航班延误是民航亟待解决的问题,航班延误受多种因素的交叉影响,导致延误时间分布不规律。为了进一步提高航班延误预测精度,提出了基于ARIMA模型与BP神经网络的航班延误组合预测模型。模型考虑了航班延误线性和非线性因素,结合了ARIMA模型与BP神经网络的优势,分别从最优权重和残差优化角度对航班延误进行组合预测。选取某航空公司运行数据进行实例仿真验证,结果表明:组合预测模型的误差均小于单一预测模型,能够进一步提高航班延误的预测精度。 展开更多
关键词 航班延误 ARIMA模型 BP神经网络 组合预测
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网络游戏中同步问题的研究 被引量:2
12
作者 边强 杨府学 《电脑知识与技术(过刊)》 2010年第15期3964-3965,共2页
在基于client/server网络游戏构架下,对现在网络游戏中基于帧同步的一些错误的同步方法的分析,接着又研究了目前游戏中用到的同步算法,并分析其优缺点,在此基础上,提出了一种新的基于时间同步的算法。
关键词 网络延迟 有限带宽 安全传输 数据同步 客户端预测 综合同步
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京沪高铁列车运行晚点预测方法研究 被引量:1
13
作者 张红斌 李军 陈亚茹 《铁路计算机应用》 2022年第5期1-6,共6页
为快速、准确地掌握列车的运行状态及未来的运行趋势,需要对列车运行晚点预测方法进行深入研究。文章根据对北京—上海高速铁路(简称:京沪高铁)2020年列车运行数据的分析,包括停站时长对于晚点的影响及不同初始晚点时长下的传播车站数,... 为快速、准确地掌握列车的运行状态及未来的运行趋势,需要对列车运行晚点预测方法进行深入研究。文章根据对北京—上海高速铁路(简称:京沪高铁)2020年列车运行数据的分析,包括停站时长对于晚点的影响及不同初始晚点时长下的传播车站数,提出了基于循环神经网络(RNN,Recurrent Neural Network)的全段预测方法,使用同步多对多模式的RNN模型作为基础模型结构,建立列车运行晚点预测模型。在特征值的选择上,采用集成梯度打分法,从多个特征值中选择12个最显著的变量作为模型自变量。采用该模型对京沪高铁2020年晚点数据进行验证,结果表明,该模型在验证集上5 min的误差范围内可以达到89%的准确率,该预测方法可以满足实际生产的需要,有助于调度部门进行科学决策,有利于提升铁路旅客服务质量。 展开更多
关键词 京沪高铁 晚点预测 循环神经网络 全段预测 集成梯度
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Searching for Strange Attractor in Sliver Irregularity Series
14
作者 姚杰 钟再敏 +1 位作者 陈人哲 叶国铭 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2007年第6期718-722,共5页
The chaotic nonlinear time series method is applied to analyze the sliver irregularity in textile processing.Because it unifies the system's determinacy and randomness,it seems more adaptive to describe the sliver... The chaotic nonlinear time series method is applied to analyze the sliver irregularity in textile processing.Because it unifies the system's determinacy and randomness,it seems more adaptive to describe the sliver irregularity than conventional methods.Firstly,the chaos character,i.e.fractal dimension,positive Lyapunov exponent,and state space parameters,including time delay and reconstruction dimension,are calculated respectively.As a result,a positive Lyapunov exponent and a fractal dimension are obtained,which demonstrates that the system is chaotic in fact.Secondly,both local linear forecast and global forecast models based on the reconstructed state are adopted to predict a segment part of the sliver irregularity series,which proves the validity of this analysis.Therefore,the sliver irregularity series shows the evidence of chaotic phenomena,and thus laying the theoretical foundation for analyzing and modeling the sliver irregularity series by applying the chaos theory,and providing a new way to understand the complexity of the sliver irregularity much better. 展开更多
关键词 sliver irregularity CHAOS state space reconstruction time delay the maximal Lyapunov exponent fractal dimension local linear forecast global forecast neural network
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混沌相空间重构预测技术在铀矿堆浸中的应用 被引量:1
15
作者 韩静 刘光萍 《金属矿山》 CAS 北大核心 2012年第10期33-35,共3页
将混沌理论引入到铀矿堆浸工艺中,分析工艺中产生的数据,得出铀矿堆浸工艺具有混沌特性的结论,并在此基础上,应用新的局部预测方法,对铀矿的累计浸出率进行了几组多维预测分析,为建立合理的堆浸工艺数学模型提供了新的思路。
关键词 时间序列 相空间重构 嵌入维数 延迟时间 局部预测
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相空间重构理论在边坡位移预测中的应用研究 被引量:1
16
作者 韩万东 王创业 韩雪 《黄金》 CAS 北大核心 2007年第2期23-26,共4页
文中主要对重构相空间中时滞系数和嵌入维数的取值进行了讨论,在重构相空间后利用边坡位移的时间序列建立了位移预测模型,预测出边坡未来的发展变化。最后结合某边坡算例,证明该方法具有一定的精确度。
关键词 边坡 相空间重构 时滞系数 嵌入维数 预测
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基于LightGBM算法的沪蓉高铁列车晚点动态预测
17
作者 陈亚茹 张红斌 《综合运输》 2022年第12期77-83,共7页
高速铁路列车在运行过程中容易受到外部环境的干扰,由于干扰具备随机性、突发性和复杂性,导致列车晚点传播较快,影响范围较广。实现列车晚点精准预测对于提高调度指挥智能化水平具有重要意义。基于沪蓉高速铁路2020年全年列车运行实绩数... 高速铁路列车在运行过程中容易受到外部环境的干扰,由于干扰具备随机性、突发性和复杂性,导致列车晚点传播较快,影响范围较广。实现列车晚点精准预测对于提高调度指挥智能化水平具有重要意义。基于沪蓉高速铁路2020年全年列车运行实绩数据,运用LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)算法,对列车运行过程中的时间相关特征、历史统计特征、前车相关特征以及其他特征等进行分析,按照影响程度提取重要特征,分别实现列车到达晚点预测和列车出发晚点预测。通过训练集数据调整算法中相关参数,结合动态预测流程实现客运列车全程到发晚点预测;使用测试集数据对模型进行验证评估。结果表明,在允许误差不超过3min的情况下,模型预测精度达到90%以上。同时与多元线性回归模型和XGBoost模型对比,结果表明LightGBM模型预测效果良好。 展开更多
关键词 高速铁路 列车晚点 列车运行实绩 动态预测 LightGBM算法
原文传递
基于自适应增量调制的语音延时电路设计 被引量:1
18
作者 陈峰 陈嘉鹏 苏郁秋 《电子与封装》 2012年第8期16-18,29,共4页
传统的脉冲编码调制需要较长的码,其实现结构复杂。文中介绍了增量调制(DM)的原理,说明了它的优缺点,引入了对它改进后的调制方式——自适应增量调制(ADM)。自适应增量调制不仅集成了DM调制实现结构简单的特点,而且大大降低了DM调制中... 传统的脉冲编码调制需要较长的码,其实现结构复杂。文中介绍了增量调制(DM)的原理,说明了它的优缺点,引入了对它改进后的调制方式——自适应增量调制(ADM)。自适应增量调制不仅集成了DM调制实现结构简单的特点,而且大大降低了DM调制中的量化噪声和斜率过载噪声,性能更为优良。根据ADM的原理,设计了采用自适应增量调制原理的语音延时电路,通过流片验证了其优异的性能,实测延时后的噪声电压为-88dBV,总谐波噪声+失真<0.5%。 展开更多
关键词 自适应增量调制 延时 预测
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岛式FPGA芯片布局布线改进的实现 被引量:1
19
作者 李明 李艳 +2 位作者 陈亮 于芳 刘忠立 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期16-21,共6页
针对FPGA布局过程与布线过程连接松散的问题,开发了一款改进的布局布线工具(IVPR).在布局过程中考虑了逻辑模块的引脚方向,以建立更准确的延迟预测,并预测逻辑模块在布线阶段使用的引脚方向,从而选择合适的延时值,使得布局与布线的结合... 针对FPGA布局过程与布线过程连接松散的问题,开发了一款改进的布局布线工具(IVPR).在布局过程中考虑了逻辑模块的引脚方向,以建立更准确的延迟预测,并预测逻辑模块在布线阶段使用的引脚方向,从而选择合适的延时值,使得布局与布线的结合更有效.针对高扇出线网,在布局过程中加入了线网终端对齐,并在布线阶段优先采用长线连接.以岛式FPGA芯片VS1000为例进行实验,结果表明,与经典的布局布线工具VPR相比,IVPR的电路延时降低了16.4%,布线资源利用率提高了1.9%. 展开更多
关键词 现场可编程门阵列 布局 布线 延时预测 线网终端对齐
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用于可降水量预报的GPS对流层延迟模型研究
20
作者 汤璞 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2010年第20期10757-10758,10761,共3页
GPS对流层延迟与可降水量有很强的相关性,在没有气象数据的地区对流层延迟直接推算的可降水量可以作为气象短期预报的参考。针对2个不同高度层,采用线性模型和指数模型相结合的方法建立了一种新的对流层天顶延迟模型,并利用标准指数关... GPS对流层延迟与可降水量有很强的相关性,在没有气象数据的地区对流层延迟直接推算的可降水量可以作为气象短期预报的参考。针对2个不同高度层,采用线性模型和指数模型相结合的方法建立了一种新的对流层天顶延迟模型,并利用标准指数关系大气层参数及地壳变形监测站的实测数据对该模型进行了精度验证,试验证明了该模型的有效性。 展开更多
关键词 对流层延迟 可降水量 分层模型 预报
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