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基于车线隧系统的环境振动预测评估方法及参数影响研究 被引量:1
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作者 徐磊 胡逸宁 +4 位作者 朱光楠 刘向明 刘虎兵 龙辉 黄厚龙 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第3期1177-1187,共11页
针对与日益稠密的城市地铁网相伴而生的地铁车致环境振动问题,基于车辆-轨道-隧道空间耦合时变动力学模型,引入环评经验预测公式,发展了高效的车致环境振动预测和评估方法,研究行车速度、扣件和减振垫刚度阻尼参数组合策略对隧道壁分频... 针对与日益稠密的城市地铁网相伴而生的地铁车致环境振动问题,基于车辆-轨道-隧道空间耦合时变动力学模型,引入环评经验预测公式,发展了高效的车致环境振动预测和评估方法,研究行车速度、扣件和减振垫刚度阻尼参数组合策略对隧道壁分频振级和地表Z振级的影响规律。研究结果表明:随着行车速度的增加,频谱幅值增大,隧道壁Z振级先增大,而后Z振级因峰值频率向高频偏移出计权范围而减小。选用扣件参数时需兼顾行车性能和环境振动的影响,扣件刚度超过60 kN/mm后减振效果不明显;轮重减载率会随扣件刚度的增大而增大,扣件阻尼宜选择26(kN·s)/m以下可满足限值要求。减振垫对隧道壁振动影响幅度较扣件显著,阻尼小于600(kN·s)/m^(3)时隧道壁Z振级随着减振垫刚度阻尼的增大而增大,隧道壁Z振级在隔振频率20Hz、阻尼600(kN·s)/m^(3)达到最大值。此外,基于规范给出了不同类型建筑距线路中心的达标范围,设计车速80 km/h及以下时,居民、文教建筑应距地铁线路中心20 m以上,商业、工业建筑应距地铁线路中心10m以上;20~1000(kN·s)/m^(3)减振垫阻尼以及5~24Hz隔振频率对应室内振级都能满足商业、工业建筑的要求,采用600(kN·s)/m^(3)以上的阻尼需要居民、文教建筑距线路中心10m以上。研究结果可为地铁线路结构减振参数设计提供参考。 展开更多
关键词 列车-轨道-隧道动力相互作用 实测验证 地表振级分布 参数组合分析 环境振动预测方法。
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基于实测传递函数法的地铁环境振动预测及验证
2
作者 芦峙廷 赵斗 +2 位作者 刘卫丰 叶少敏 刘鹏 《振动与冲击》 北大核心 2025年第16期291-298,共8页
为解决地铁运行引起的环境振动对某高校实验室精密设备的影响问题,提出采用实测传递函数法对实验室内外的振动响应进行预测。首先通过列车-轨道耦合解析模型计算得到列车运行作用于地铁车站结构上的频域轨下支点反力;然后在车站内进行... 为解决地铁运行引起的环境振动对某高校实验室精密设备的影响问题,提出采用实测传递函数法对实验室内外的振动响应进行预测。首先通过列车-轨道耦合解析模型计算得到列车运行作用于地铁车站结构上的频域轨下支点反力;然后在车站内进行原位锤击测试获得激励点到拾振点的地铁车站-土体-建筑物的传递函数;最后利用传递函数法计算得到地铁列车运行引起的地表及建筑物内的振动响应。采用此方法对普通整体道床轨道和钢弹簧浮置板轨道形式下的环境振动响应进行了预测,并与地铁开通运营后的现场振动实测结果进行了对比分析。结果表明,通过现场实测获取的传递函数能够准确反映隧道/车站-土体-建筑物系统的振动传播特性,该方法具有较高的预测准确性。 展开更多
关键词 地铁 振动预测 实测传递函数法 轨下支点反力 传递函数
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基于深度学习的深海天然气水合物开采立管非线性振动预测模型
3
作者 郭晓强 李莹伟 +3 位作者 李琦 吕俊霖 杨恪伦 李欣业 《振动与冲击》 北大核心 2025年第11期80-91,共12页
针对复杂环境下深海水合物开采立管传统振动力学模型预测结果精度低的问题,利用基于深度学习的长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络,建立了深海水合物开采立管的三维振动预测模型,该模型可以借助现场获得的开采立管振动数据进... 针对复杂环境下深海水合物开采立管传统振动力学模型预测结果精度低的问题,利用基于深度学习的长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络,建立了深海水合物开采立管的三维振动预测模型,该模型可以借助现场获得的开采立管振动数据进行训练,实现对开采立管后期振动响应的提前预测。采用相似原理,研发了内外流激励下开采立管振动模拟试验系统,构建了试验数据集。采用所提出的深度学习模型,对多因素影响的立管顺流向及横流向振动位移进行预测,将预测结果和试验测试数据对比,决定系数(R2)达到99%,验证了预测模型的正确性。此外,为了进一步验证该模型可以实现深海开采立管的振动预测,采用能量法和哈密顿原理,建立了深海水合物开采立管气-液-固三相流致振动理论模型,将后期预测结果与理论模型计算结果进行比较,决定系数(R2)达到94.59%,进一步验证了深海水合物开采立管振动深度学习预测模型的有效性。研究成果为智能油田的建设提供了模型基础。 展开更多
关键词 深度学习 深海天然气水合物 开采立管 长短期记忆网络 振动预测
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基于HGS-ANN混合模型的爆破振动预测 被引量:2
4
作者 王鑫瑀 曹鹏飞 +1 位作者 肖一清 徐国权 《矿冶工程》 CAS 北大核心 2024年第4期159-163,共5页
将饥饿游戏搜索算法(HGS)与神经网络算法(ANN)相结合,开发了一种新的混合模型HGS-ANN,用来预测爆破振动。分别基于数据分组处理方法(GMDH)、支持向量机(SVM)、神经网络算法(ANN)以及萨道夫斯基经验公式建立了4种不同预测模型,并与HGS-AN... 将饥饿游戏搜索算法(HGS)与神经网络算法(ANN)相结合,开发了一种新的混合模型HGS-ANN,用来预测爆破振动。分别基于数据分组处理方法(GMDH)、支持向量机(SVM)、神经网络算法(ANN)以及萨道夫斯基经验公式建立了4种不同预测模型,并与HGS-ANN模型进行对比,评估模型性能。从某露天矿山收集了32组爆破数据,选择爆心距、最大单段药量、总药量、抵抗线、孔距、孔数、孔深等7个自变量作为输入参数,选择质点振动速度作为输出参数,以均方根误差(RMSE)和决定性系数(R^(2))作为模型性能评价指标,对所建立的模型性能进行对比。结果表明,HGS-ANN模型的RMSE和R^(2)分别为0.833和0.963,性能优于其他4种模型。HGS-ANN模型可以作为一个辅助工具来优化爆破设计,降低爆破地震效应。 展开更多
关键词 爆破振动 饥饿游戏搜索算法 神经网络 振动预测
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高架轨道诱发环境振动预测与评价研究 被引量:13
5
作者 雷晓燕 刘庆杰 +1 位作者 朱成九 仲志武 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2008年第6期108-112,135,共6页
在总结国内外铁路环境振动预测方法和评价标准的基础上,借鉴美国联邦铁路管理局(FRA)高速铁路环境振动评价方法,对曼谷新机场铁路连接线(高架轨道)引起的沿线环境振动进行初步评价,进一步采用有限元软件ANSYS分别建立车辆-轨道-桥梁耦... 在总结国内外铁路环境振动预测方法和评价标准的基础上,借鉴美国联邦铁路管理局(FRA)高速铁路环境振动评价方法,对曼谷新机场铁路连接线(高架轨道)引起的沿线环境振动进行初步评价,进一步采用有限元软件ANSYS分别建立车辆-轨道-桥梁耦合系统、桥梁-大地-建筑物耦合系统分析模型,运用瞬态动力学方法对该连接线引起的环境振动进行详细评价,为连接线的减振设计提供依据。 展开更多
关键词 振动与波 高架轨道 铁路环境振动 振动评价 振动预测 有限元
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基于RFOA优化GRNN的水电机组振动预测 被引量:16
6
作者 王继选 胡润志 +3 位作者 管一 张少恺 曹庆皎 王利英 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第21期120-126,共7页
针对水电机组振动的非平稳、非线性特点,提出利用改进果蝇算法(RFOA)优化广义回归神经网络模型(RFOA-GRNN)。通过改进果蝇算法的搜索步长和气味浓度判定公式,使该算法的局部寻优能力增强,收敛速度提高。通过8种常用的基准函数对FOA算法... 针对水电机组振动的非平稳、非线性特点,提出利用改进果蝇算法(RFOA)优化广义回归神经网络模型(RFOA-GRNN)。通过改进果蝇算法的搜索步长和气味浓度判定公式,使该算法的局部寻优能力增强,收敛速度提高。通过8种常用的基准函数对FOA算法、DSFOA算法、RFOA算法进行仿真测试,测试结果验证了RFOA算法的有效性。利用三种优化算法优化GRNN的平滑因子,将优化后平滑因子代入GRNN模型对水电机组振动进行预测。结果表明,与FOA-GRNN和DSFOA-GRNN两种预测模型相比,RFOA-GRNN预测模型的预测结果最大相对误差分别降低了99.96%和99.28%。可以得到RFOA-GRNN模型的预测精度和稳定性方面均优于其他两种模型,验证了此模型的有效性。将其应用于水电机组状态趋势预测研究中,可为维护人员提前发现水电机组故障并及时检修进而保证水电机组安全稳定的运行提供保障。 展开更多
关键词 水电机组 改进果蝇优化算法(RFOA) 广义回归神经网络(GRNN) 平滑因子 振动预测
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基于RVM方法的水电站厂房结构振动预测研究 被引量:9
7
作者 王海军 毛柳丹 练继建 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期23-27,共5页
随着水电站规模和单机容量的不断增长,水电站厂房振动问题日益突出。明确厂房结构的振动规律有助于电站长期运行安全评估。在电站厂房原型振动观测数据相关分析的基础上,建立了基于相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)的厂房振动... 随着水电站规模和单机容量的不断增长,水电站厂房振动问题日益突出。明确厂房结构的振动规律有助于电站长期运行安全评估。在电站厂房原型振动观测数据相关分析的基础上,建立了基于相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)的厂房振动响应预测模型。该模型可通过机组、流道测点的测试数据预测厂房结构垂直振动空间分布,并具有较高的精度。 展开更多
关键词 水电站厂房 相关分析 相关向量机 振动预测
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基于振动预测的直升机监控方案设计 被引量:3
8
作者 张武林 李小路 高文涛 《中国测试》 CAS 北大核心 2020年第2期117-123,共7页
为对直升机关键部位的振动水平进行预测,提高对飞行过程中振动情况的预知能力,降低直升机试飞风险,该文通过对试飞数据进行分析,统计归纳得到直升机振动变化规律,并以发动机功率作为输入参数建立振动预测模型,进一步基于振动预测模型对... 为对直升机关键部位的振动水平进行预测,提高对飞行过程中振动情况的预知能力,降低直升机试飞风险,该文通过对试飞数据进行分析,统计归纳得到直升机振动变化规律,并以发动机功率作为输入参数建立振动预测模型,进一步基于振动预测模型对直升机监控方案进行优化设计。通过直升机试飞对预测模型及监控方案进行验证,结果表明:所建立的预测模型可以对直升机振动水平进行有效预测,并且优化后的监控方案可以更好地对直升机振动水平进行监控与振动故障预警,有效保障直升机的试飞安全。 展开更多
关键词 直升机 振动预测 监控方案设计 故障预警
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基于人工神经网络的水轮发电机组振动预测研究 被引量:8
9
作者 张飞 潘罗平 《人民长江》 北大核心 2011年第13期48-50,106,共4页
为了解决目前水轮发电机组状态监测过程中振动报警数值设置单一,不能满足实际运行的问题,根据三峡电站升水位试验数据,提出了基于BP算法的水轮发电机组监测部件振动人工神经网络预测模型,并给出了具体算法。研究表明,由于建立在翔实的... 为了解决目前水轮发电机组状态监测过程中振动报警数值设置单一,不能满足实际运行的问题,根据三峡电站升水位试验数据,提出了基于BP算法的水轮发电机组监测部件振动人工神经网络预测模型,并给出了具体算法。研究表明,由于建立在翔实的数据基础之上,该模型能够有效预测水轮发电机组监测部件的振动,通过设置合理的报警阈值空间,能够有效地减少机组误报警,提高报警的有效性。 展开更多
关键词 人工神经网络 振动预测 水轮发电机组
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基于统计能量分析的开关磁阻电机中高频振动预测方法 被引量:2
10
作者 沈磊 吴建华 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第30期70-75,共6页
利用有限元法和边界元法对开关磁阻电机的振动进行分析预测时,往往只能在低频(f<2kHz)下得到满意的结果,而中高频振动是分析电机振动不可忽视的一部分。该文使用统计能量分析法对开关磁阻电机的中高频振动进行预测:建立了开关磁阻电... 利用有限元法和边界元法对开关磁阻电机的振动进行分析预测时,往往只能在低频(f<2kHz)下得到满意的结果,而中高频振动是分析电机振动不可忽视的一部分。该文使用统计能量分析法对开关磁阻电机的中高频振动进行预测:建立了开关磁阻电机的统计能量分析模型,利用实验的方法测量内部损耗因子及耦合损耗因子,推导开关磁阻电机振动输入功率的计算方法,分析并预测电机的中高频振动。最后将预测数据和实验数据进行比较,验证了统计能量分析法对开关磁阻电机中高频振动预测的可行性和有效性。 展开更多
关键词 开关磁阻电机 统计能量分析 振动预测
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基于支持向量自回归的水泵振动预测模型研究 被引量:1
11
作者 吴兴伟 王雷 迟道才 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期708-712,共5页
为了预测水泵在运行中的振动状态,提高水泵运行的安全性和经济性,采用了统计学习理论中的核心算法——支持向量机与自回归方法相结合,建立了水泵振动预测模型(SVAR)。并通过实例,与基于灰色理论建立的预测模型(GM)和基于自回归方法建立... 为了预测水泵在运行中的振动状态,提高水泵运行的安全性和经济性,采用了统计学习理论中的核心算法——支持向量机与自回归方法相结合,建立了水泵振动预测模型(SVAR)。并通过实例,与基于灰色理论建立的预测模型(GM)和基于自回归方法建立的预测模型(AR)进行了比较。结果表明:基于支持向量自回归的水泵振动预测模型(SVAR)具有精度高、速度快、易于建模的特点。应用该方法建立的预测模型能够很好地预测水泵运行中的振动情况,有效地避免水泵运行中由振动引起的故障。 展开更多
关键词 支持向量机 统计学习理论 水泵 振动预测
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城市轨道交通环境影响评价振动预测模型对比分析 被引量:8
12
作者 曹宇静 《噪声与振动控制》 CSCD 2017年第2期192-196,共5页
近年来,城市轨道交通发展迅速,在已经开通运营的线路中,地下线比重相当大,约占总线路长度的70%。地下线在运营过程中产生的环境影响主要为环境振动。因此,预测列车运营过程中产生的环境振动影响是地下线环境影响评价的关键。通过系统地... 近年来,城市轨道交通发展迅速,在已经开通运营的线路中,地下线比重相当大,约占总线路长度的70%。地下线在运营过程中产生的环境影响主要为环境振动。因此,预测列车运营过程中产生的环境振动影响是地下线环境影响评价的关键。通过系统地对比分析国家环境保护标准(《环境影响评价技术导则城市轨道交通》(HJ453-2008))和北京市地方标准(《地铁噪声与振动控制规范》(DB11/T 838-2011))中推荐的环境振动预测模型,结合地铁实际运营过程中产生的环境振动影响,分析这两种振动预测模型各自的优点和不足之处,为下一阶段国标和北京市地标的修订工作提出针对性的意见和建议。 展开更多
关键词 环境振动 城市轨道交通 地下线 环境影响评价 振动预测模型
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基于DBN-PSO算法的钢板热轧轧机实时振动预测 被引量:7
13
作者 钱素娟 张伟 李强 《中国工程机械学报》 北大核心 2022年第2期113-117,共5页
为了提高钢板热轧轧机实时振动预测和钢板成形精度控制能力,在利用实时监测数据(RMD)分析热轧轧机振动状态的基础上,设计了一种基于深度置信网络(DBN)-粒子群优化(PSO)DBN-PSO算法的钢板热轧轧机实时振动预测模型,达到对RMD参数深度挖... 为了提高钢板热轧轧机实时振动预测和钢板成形精度控制能力,在利用实时监测数据(RMD)分析热轧轧机振动状态的基础上,设计了一种基于深度置信网络(DBN)-粒子群优化(PSO)DBN-PSO算法的钢板热轧轧机实时振动预测模型,达到对RMD参数深度挖掘的目的,实现对热轧轧机振动的预测效果。采用现场测试得到结果对模型精度进行调整,通过对比发现,热轧轧机振动仿真模型的预测误差不超过3.7%,达到了预期的效果,和热轧轧机振动状态良好吻合。逐渐降低轧制速度后,热轧轧机振动的加速度持续减小,当轧制速度降低达20%时,热轧轧机振动加速度降低了1.58×10^(-3)g。热轧轧机振动加速度与出口张力之间呈正相关变化特征,当出口张力降低20%时,对应的振动加速度降低2.74×10^(-3)g。降低入口厚度后,发生了热轧轧机振动加速度持续增大,当入口厚度降低20%后,振动加速度提高0.71×10^(-3)g。 展开更多
关键词 热轧 钢板 热轧轧机振动 振动预测 DBN算法 PSO算法
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基于经验格林函数方法的爆破振动预测 被引量:10
14
作者 杨年华 《工程爆破》 2016年第5期32-36,共5页
通过单孔爆破振动监测实验,获取点振源的经验格林函数,利用单孔振源的格林函数来叠加合成群孔爆破振动时程。根据经验格林函数法原理建立了相应的爆破振动预测方法,编制了专用的预测分析软件。通过实例验证,若应用电子雷管精确控制起爆... 通过单孔爆破振动监测实验,获取点振源的经验格林函数,利用单孔振源的格林函数来叠加合成群孔爆破振动时程。根据经验格林函数法原理建立了相应的爆破振动预测方法,编制了专用的预测分析软件。通过实例验证,若应用电子雷管精确控制起爆时差,预测目标点的群孔爆破振动波形与实测结果相当吻合。该方法获得的爆破振动预测准确度显著高于传统的回归统计分析法,不仅可以预报爆破振动峰值速度,也可对频率及持续振动时间进行预测.充分体现了爆破地震波的时频域信息,爆破振动的预测结果更全面。 展开更多
关键词 爆破振动 格林函数 电子雷管 振动预测
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地铁引起的站台邻近建筑室内振动预测分析 被引量:7
15
作者 刘长卿 《噪声与振动控制》 CSCD 2016年第3期100-105,共6页
为了对地铁引起的站台邻近建筑楼层振动进行预测,提出并验证半经验半数值的振动预测方法,即运用实测经验法确定振源强度,有限元法分析建筑结构振动传递函数,将源强与传递函数相结合对建筑结构振动响应进行预测。利用半经验半数值的振动... 为了对地铁引起的站台邻近建筑楼层振动进行预测,提出并验证半经验半数值的振动预测方法,即运用实测经验法确定振源强度,有限元法分析建筑结构振动传递函数,将源强与传递函数相结合对建筑结构振动响应进行预测。利用半经验半数值的振动预测方法,对某地铁站台及其邻近建筑进行环境振动预测分析,得到地铁运行引起站台邻近建筑室内振动加速度级随楼层变化规律及其频谱特性。结果表明,半经验半数值的振动预测方法可行;地铁引起的站台邻近建筑内,随着楼层升高,低频振动受结构固有频率影响逐步放大,高频振动受阻尼影响能量衰减逐步减小,总振级随楼层增高呈先减小后增大趋势。该结果对地铁运行引起的站台邻近建筑室内环境振动预测及隔振设计具有实际意义。 展开更多
关键词 振动与波 地铁站台 邻近建筑 半经验半数值法 环境振动预测
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基于小波包分解—正交试验的水电站厂房结构振动预测 被引量:1
16
作者 韩晓育 郭颍奎 职保平 《水电能源科学》 北大核心 2022年第11期129-132,共4页
为探讨小波包分解(WPD)在水电站厂房结构振动预测中的效果,以HHO-LSVR模型为基准模型分别构建多种对照模型,并基于正交试验利用耦合WPD的4种模型预测区间不确定性。两个典型案例共9个测点的测试结果显示,WPD的加入能有效提升振动预测精... 为探讨小波包分解(WPD)在水电站厂房结构振动预测中的效果,以HHO-LSVR模型为基准模型分别构建多种对照模型,并基于正交试验利用耦合WPD的4种模型预测区间不确定性。两个典型案例共9个测点的测试结果显示,WPD的加入能有效提升振动预测精度,相关模型的相对误差控制在0.082%~9.419%;基于正交试验的区间性不确定预测中有4个测点落在预测区间内,区间最大相对误差不超过11%。说明利用HHO-WPD-LSVR模型和正交试验进行区间预测可行,可辅助监测厂房结构状态。 展开更多
关键词 水电站 振动预测 小波包分解 正交试验 区间预测 HHO-LSVR
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基于AVMD和BSA-KELM的水电站厂房结构振动预测研究 被引量:3
17
作者 王海军 许松 +1 位作者 陆建宏 任保瑞 《水资源与水工程学报》 CSCD 2020年第6期168-173,179,共7页
针对水电站厂房结构振动安全监测问题,结合智能学习算法,提出了一种基于AVMD和BSA-KELM的水电站厂房结构振动响应预测方法,为实现厂房结构振动智能化监测提供了一种新的思路。首先采用AVMD方法将振动信号分解为多阶IMF分量;然后对各阶IM... 针对水电站厂房结构振动安全监测问题,结合智能学习算法,提出了一种基于AVMD和BSA-KELM的水电站厂房结构振动响应预测方法,为实现厂房结构振动智能化监测提供了一种新的思路。首先采用AVMD方法将振动信号分解为多阶IMF分量;然后对各阶IMF分量分别建立KELM预测模型,模型参数采用BSA优化算法选取;最后通过信号重构得到结构预测振动时程曲线。将该方法应用于某实际水电站工程,以机组和水压脉动原型观测信号作为输入,以水电站厂房结构振动信号作为输出,建立了预测模型,预测信号与测试信号对比结果表明:测点预测结果决定系数均大于0.8,振动幅值均方根误差均小于0.3μm、平均绝对误差均小于0.2μm,证明该方法预测精度较高,预测效果良好。 展开更多
关键词 水电站厂房 振动预测 自适应模态分解 核极限学习机 鸟群算法
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城市轨道交通环境振动预测与评价 被引量:11
18
作者 雷晓燕 《城市轨道交通研究》 2008年第11期12-17,32,共7页
随着城市轨道交通的大量新建以及客运专线、城际铁路的快速发展,由此引起的线路环境振动与噪声问题日益突出,已成为城市建设与发展中人们关注的焦点之一。在国内外学者研究的基础上,作为应用实例,对某机场城市轨道交通连接线引起的环境... 随着城市轨道交通的大量新建以及客运专线、城际铁路的快速发展,由此引起的线路环境振动与噪声问题日益突出,已成为城市建设与发展中人们关注的焦点之一。在国内外学者研究的基础上,作为应用实例,对某机场城市轨道交通连接线引起的环境振动进行了预测和评价,提出了适合我国城市轨道交通的环境振动预测和评价方法。 展开更多
关键词 城市轨道交通 环境振动 振动预测 振动评价
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ARIMA模型在旋转机械振动预测中的应用 被引量:1
19
作者 雷文平 郑鹏 《郑州轻工业学院学报(自然科学版)》 CAS 2004年第2期37-40,共4页
分析了旋转机械振动的特点和ARIMA模型的建立及其他相关问题,阐述了利用ARIMA模型对旋转机械振动趋势序列进行预测的步骤和方法,并利用VC++6.0编程实现了自动建模和预测等功能.实例表明:对于满足该模型适用条件的非平稳序列,利用ARIMA... 分析了旋转机械振动的特点和ARIMA模型的建立及其他相关问题,阐述了利用ARIMA模型对旋转机械振动趋势序列进行预测的步骤和方法,并利用VC++6.0编程实现了自动建模和预测等功能.实例表明:对于满足该模型适用条件的非平稳序列,利用ARIMA能够准确将其通过差分变成平稳序列,因而能够对该序列进行精确的多步预测. 展开更多
关键词 ARIMA模型 旋转机械 预测方法 自动建模 振动预测
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基于遗传算法的神经网络在爆破振动预测中的应用 被引量:8
20
作者 TUMENBAYAR BADRAKH-YERUUL 夏岸雄 +1 位作者 张建华 王涛 《爆破》 CSCD 北大核心 2014年第3期140-144,共5页
针对BP神经网络对工程爆破振动的预测存在精度不够高的缺点,建立遗传算法优化神经网络的模型,并介绍了它的原理。最后通过爆破振动预测实例的介绍,应用MATLAB编程,将总装药量Q、测点与爆源的高差h、孔间微差时间t、最大药包距离L这4个... 针对BP神经网络对工程爆破振动的预测存在精度不够高的缺点,建立遗传算法优化神经网络的模型,并介绍了它的原理。最后通过爆破振动预测实例的介绍,应用MATLAB编程,将总装药量Q、测点与爆源的高差h、孔间微差时间t、最大药包距离L这4个参数作为模型参数,对爆破振动幅值v、振动主频f和振动持续时间T进行预测,得出基于遗传算法的神经网络预测的结果比BP神经网络更为精确,克服了BP神经网络的缺点。 展开更多
关键词 遗传算法 BP神经网络 MATLAB 爆破振动预测
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