简介：目的:基于支持向量机回归(SVR)模型在非线时间序列的预测能力及经验模态分解(EMD)方法在处理非线性非平稳性的优势,提出一种复合自回归经验模态分解支持向量机回归(AR-EMDSVR)模型,提高非线性非平稳船舶运动极短期预报精度。创新点:1.研究非线性非平稳船舶运动的极短期预报问题,提出一种复合的预报方法;2.基于不同层次的预报模型和模型试验数据,分析非线性非平稳性对极短期预报精度的影响。方法:1.在SVR模型中引入基于自回归(AR)预报端点延拓的EMD方法,形成复合的AR-EMDSVR预报模型;2.基于集装箱船模水池试验运动数据将AR-EMD-SVR模型与AR、SVR和EMD-AR三种模型进行比较,分析非线性非平稳性对极短期预报的影响以及不同模型的预报性能。结论:1.AR-EMD方法能够有效的克服非平稳对极短期预报模型(AR和SVR)在精度上所带来的不良影响;2.基于船模试验数据的预报结果表明:相较于AR、SVR和EMD-AR三种预报模型,基于AR-EMD-SVR模型的非线性非平稳船舶运动极短期预报结果具有更高的精度。

简介：在工程建设领域,责任事故的发生,往往是复数形式的过失共同作用的结果。诸过失并存情况下的'多因一果',给过失犯责任归属提出了难题。实践中对过失的认定侧重于事实性和形式性判断,对违反形式作为义务并且具备条件因果关系的情形,一般可以认定成立过失。然而,事实和形式性判断,对于刑法责任归属而言,仅仅是前提,并非充分条件。过失犯的判定,应当实质性区分复数形式的过失类型、考察注意义务的根据、判断注意义务违反行为的危险创设和危险实现等,从而在责任主义原则范围内实现一般预防之目的。