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7 个结果
  • 简介:(2015年11月)2015年11月天津航运指数下设的北方国际集装箱运价指数共发布21次,指数于当月中上旬持续下滑,月末有所回升(见图1)。11月2日,欧洲、地中海、南美、波斯湾等航线运价走强,指数环比上涨12.29%;11月3―25日,欧洲、地中海、美国、南美、波斯湾等航线运价全面下行,指数持续下跌,11月25日跌至月内低位258.56点,累计下滑46.20%;11月26―30日,欧洲、地中海航线运价上调,带动指数迅速反弹,3个发布日内累计上涨128.05点。

  • 标签: 运价指数 国际集装箱 北方 地中海 波斯湾 欧洲
  • 简介:基于轨道交通物联网监测数据,从点、线、面三个层级,构建不同时间粒度车站、线路、网络的客流密集度指数计算模型和算法。车站客流密集度指数模型综合考虑影响车站密集度指数的关键区域(出入口、站台、楼扶梯、换乘通道)的拥挤程度和拥挤范围因素;线路客流密集度指数模型综合考虑车站和区间的影响;网络客流密集度指数模型由各线路的客流密集度指数加权得到。测试结果表明,提出的模型计算结果与实际地铁客流出行规律一致,可较好地反映地铁拥挤程度,为地铁运营拥挤状态评价和辅助决策提供技术支持。

  • 标签: 城市轨道交通 车站客流 线路客流 网络客流 密集度 指数
  • 简介:针对桥梁结构监测采集到的桥梁异常状态下长期积累演变的惊人数据量,提出了基于主成分分析与人工神经网络相结合的桥梁结构异常状态识别方法。布设多种类型传感器监测获取高维数据,采用主成分分析法对原始高维特征数据进行预处理,将结构异常特征变量的主成分作为人工神经网络的输入特征。该方法有效的降低了神经网络的结构复杂度,同时提高人工神经网络的训练速度,也保证了人工神经网络具有良好的收敛性和稳定性。应用于江苏南通如泰运河大桥和江苏无锡开源大桥的实际监测数据的结果表明,基于主成分分析的人工神经网络方法用于桥梁结构异常状态识别,与传统的神经网络以及其他模式识别算法相比,有更好的识别精度。

  • 标签: 人工神经网络 主成分分析 结构监测 模式识别
  • 简介:根据各种复杂目标的功率谱、结构函数及特征函数,分析边界条件结合多体量子场论等近似方法分析电磁散射,得出了介电常数对目标介质粗糙面双站散射的影响,及散射系数的影响,FDTD方法解决了吸收边界、连接边界和外界边界的处理问题,运用互易性及等效原理设计滤波电路,采用粒子群算法,综合运用Bezier公式,消除了噪声,提高了雷达预警能力.该理论结雷达天线的设计和性能分析具有很好的理论指导意义.

  • 标签: 多体量子场论 散射系数 FDTD方法 粒子群算法 Bezier公式