简介：识别和描述房颤有可能自发终止还是持续,不仅可以更好地了解心律不齐发作和终止的机制,还可以更有效地治疗持续房颤。本文从非线性角度提取房颤信号特征并预测其能否自发终止。先重建心电信号的相空间,获取相空间中指定庞加莱截面上的点,然后基于形状分析提取刻画庞加莱面上相似点对相对数量的参数ρ,最后基于ρ来分类非终止房颤和可终止房颤。实验研究了一个由Holter心电信号组成的包括训练集和测试集的房颤数据库,结果表明：本文提出的特征参数ρ可正确分类90%的测试集。可见,该方法能从Holter心电信号有效地预测房颤的自发终止。

简介：

简介：摘要:焊接接头在工程领域中扮演着重要角色，然而，由于其特殊的工作环境和复杂的应力条件，焊接接头容易受到疲劳失效的影响。因此，研究焊接接头的疲劳寿命预测和失效分析方法具有重要意义。本文旨在探讨目前用于焊接接头疲劳寿命预测和失效分析的常见方法，并提出了一些改进和发展的方向，为改善焊接接头的可靠性和寿命提供参考。

简介：从理论上分析了蒸发波导的成因，并总结了其形成过程。概括了基于气象参数、雷达回波和激光探测预测蒸发波导方法的主要特征，通过对比分析，介绍了激光探测蒸发波导的基本原理和优点，并利用蒙特卡罗方法仿真了水汽压变化对气溶胶粒子的激光后向散射的影响，进一步验证了利用激光技术探测蒸发波导的可行性。

简介：上半年车市综述今年上半年,中国汽车工业运行呈现这样的态势:开局不利、稳中有升、利润下滑、大势转暖.据中国汽车工业协会最新公布的统计数据显示,今年上半年国产汽车产销量分别为281.52万辆和279.24万辆,同比分别增长5.15%和9.35%,其中乘用车产销量为185.17万辆和184.30万辆,同比增长3.28%和10.55%,商用车产销量为96.34万辆和94.94万辆,同比分别增长8.94%和7.09%.

简介：摘要：煤炭是不可再生资源，随着开采量的日渐增大，表层资源越来越少，煤矿开采也逐步从传统的地面开采转变为深部开采。相关数据研究测算表明，我国各大煤矿产区每年的开采深度下降10～20m,虽然可以满足我国工业领域发展的资源需求，但也增加了煤矿的瓦斯压力，导致每年增加的压力达到了0.1～0.3MPa。煤矿开采深度日渐加大，地质构造越发复杂，煤矿灾害的发生率也在不断提升，越来越多的大型煤矿转变为高瓦斯煤矿，导致煤矿瓦斯治理难度不断提升。这些问题始终未获得有效的解决，对煤矿开采的效率和质量造成了严重影响，为企业的安全生产带来了一系列的巨大隐患。因此，加强瓦斯治理理论研究，制订针对性的防治措施，已经迫在眉睫。

简介：针对复杂不确定系统的控制问题，提出了一种基于在线支持向量回归的预测控制方法。该方法应用支持向量回归在线估计预测控制的预测模型，并实时更新。分析了预测时域和控制时域的选择对控制精度的影响，给出了控制参数设计原则。对电液力伺服加载系统的仿真试验表明，该方法有很好的控制性能。

简介：

简介：目的:通过对志愿者观看3D影片之后的脑电信号进行主成分分析,选取最能代表立体视觉疲劳度的主成分,运用BP神经网络对疲劳等级进行建模,提高对疲劳度等级的预测准确度。方法:采集15名志愿者观看五部不同3D影片前后的脑电信号,先对脑电信号进行疲劳度分级并选取特征通道;再对特征通道的脑电信号进行主成分分析选取影响最大的特征主成分,利用BP神经网络进行建模,根据建立的模型对立体视觉引起的疲劳等级进行预测,将预测结果与已知的疲劳等级进行对比。结果:根据文献中的疲劳等级将实验结果分成三个等级;据累计贡献率超过90%选取的前四个主成分建立的预测模型,准确度达95.4%。结论:运用主成分分析和BP神经网络的方法对立体视觉疲劳度进行预测,预测准确度较高,与直接根据脑电特征参数建立模型的方式相比简便和准确,这一方法对立体视觉引起的疲劳度分级及预测提供了新的思路。

简介：针对短期家庭电力数据随机性强,数据维度低等问题,提出了一种基于长短期记忆循环神经网络（LSTM）的单变量短期家庭电力需求预测模型.实验表明,该模型能够准确反映以小时为单位的家庭电力需求趋势,且在不同家庭上的泛化性能优于传统的循环神经网络（RNN）和门控循环网络（GRU）.

简介：近几年路面卡口监控设备数目快速增长,积累了海量过车数据。本文在对卡口数据进行修复的基础上,将日交通流分解为基准与偏差两个部分,并利用交通流的周期相似性对日交通流进行预测。结果表明,该方法可以在数据缺失或异常波动的情况下实现日交通流的,准确预测。

简介：在开发、制造等过程中,由于车辆各零部件及总成的很多设计细节存在不确定性,会导致很难得到较为精确的整车质心高度,并且在实车下线前的整车质心高度传统预测方法往往不够精确。针对这些问题,通过对与整车质心高度有关的影响因素进行分析,确定整车质心高度预测的关键因素,找出质心高度影响因素与质心高度间的映射关系,然后通过多元线性回归分析法建立了整车质心高度预测模型。设计试验验证,将回归分析法的预测结果、以经验计算的传统预测结果与整车称重仪的试验结果进行对比分析,结果表明,回归分析预测模型在整车质心高度的预测中其精度优于以经验公式计算的传统预测方法。该质心高度预测模型解决了一定精度要求下整车质心高度的有效预测问题,为整车质量开发提供了科学依据。

简介：物理学史上，有三大主宰着物理学发展的跨世纪大论战，其中前两次论战的主题是光的概念，第三次论战的主题关系整个现代物理，但整个第三次论战被光的概念所主宰。错误的光子概念与第三次论战占了上风的超距心灵作用结合形成物理学最严重的百年大错。研究发现了三大跨世纪论战中造成真理失败的根源。关于光的本性，论文提供了九项证据证明光只是波而不是光子。当人们一旦认识真相，光学、物理学乃至整个自然科学将出现一次突飞猛进的飞跃发展。论文只重点介绍前两次论战的根源和本质，并预测光学、物理学和各相关自然科学将出现的飞跃发展。

简介：先锋日前发表了配备30GB可拆卸硬盘的导航仪“CarrozzeriaHDD(CyberNavi)”。作为导航仪“心脏”部分的计算器和大容量硬盘内置于“BrainUnit”，采用可从导航仪机身拆卸的设计。通过安装于家用“LivingKit”可实现与家用电视接收机等之间的连接。可在家中制定出行方案(DrivePlan)、欣赏存储在硬盘中的音乐。LivingKit支持宽带接入，因此可预先在家中进行地图数据升级等操作。“争取一年内投入使用”(先锋)。另外，该导航仪采用的硬盘由东芝生产。

简介：本文介绍了基于VR技术的危险预测教育体验装置设计及研发思路，基于模拟驾驶仿真技术，构建了具备汽车驾驶座舱及附属设备子系统、视景仿真子系统、声音仿真子系统、多自由度运动子系统、控制台及辅助设备子系统的驾驶模拟硬件环境，同时基于虚拟现实技术，实现了行人危险预测、非机动车危险预测、机动车危险预测等三类危险预测体验道路场景及交通事件仿真。通过设置合理的体验流程，使机动车驾驶人可以通过该装置进行危险预测互动体验，充分认识实际驾驶过程中存在的交通风险，最终达到交通安全理念内化为驾驶人的意识行为，提高驾驶人的交通安全意识、驾驶技术以及危险预测能力的目的，减少道路交通事故的发生。

简介：短期光伏发电功率预测对维护电网安全稳定和协调资源利用具有重要意义,针对现有的神经网络法、小波分析法等单一预测模型预测精度提升有限的问题,引入集成学习的思想和方法,提出一种基于Stacking算法改进支持向量机（SVM）的短期光伏发电预测方法.该方法先使用多个不同的初级SVM对预测样本进行一次预测得到多个预测输出;然后对训练集进行聚类,使用与预测样本同类别的训练样本训练次级SVM;最后使用次级SVM对多个预测输出进行结合得到最终预测结果.经光伏发电系统的实际运行数据实验,结果表明本文提出的方法相较于单一预测模型精度有了明显提升.

简介：本文介绍了应用电─声模拟系统建立的消声器消声量模型，并用一维平面声彼理论所建立的传递矩阵对试验消声器消声量进行预测，其结果基本符合试验数据。

简介：马尔科夫预测模型具有＂无后效性＂,即预测未来的销售情况只与当前的销售数据有关,而与过去的销售数据无关.事实上,过去不同的时间点对当前的销售结果会有不同程度的影响.而指数平滑法恰好弥补了马尔科夫预测模型的缺点,它认为最近的过去销售数据,在某种程度上会持续到未来.因此本文利用二次指数平滑系数法优化马尔科夫预测模型,并以某品牌电动车的销售情况为例进行验证,发现优化后预测模型的绝对误差均小于马尔科夫模型的预测结果.由此得出结论,基于二次指数平滑法优化的马尔科夫预测模型具有可行性.

简介：针对因影响因素众多而难以预测的隧道沉降问题,使用粒子群算法（PSO）优化支持向量回归模型（SVR）并结合灰色理论中的等维新息,提出了混合模型对隧道沉降时间序列数据进行预测研究.与ELM极限学习机预测模型及PSO-BP神经网络预测模型进行了对比实验.发现等维新息SVR模型在预测精度上要优于其它两个模型,于是得出该模型可以有效地应用于隧道沉降时间序列的预测研究.

简介：介绍了灰色系统理论的基本预测方法，并将该方法引入到轴承加工质量的研究中。结果表明，该方法预测精度很高，在工程技术领域有广泛的应用前景。