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人群聚集预警中基于断面双向流量比的客流误差分析
文档格式:PDF 文档大小:581.08KB 文档页数:5
针对密集人群的安全预警管理,结合商业街人流相向运动的特点,提出通过断面双向流量比进行人群聚集风险预警的思路,并对该方法的误差进行了理论分析和实例验证.结果表明该方法用于商业街聚集人群的风险预警时,不论测量值大于真实值还是测量值小于真实值,经过断面进出比的比值误差均比客流统计系统本身误差更小,从而使客流统计产品在一定范围内精确度有所提高.此外,可应用此方法根据实际要求的测量精度为客流统计设备选型提供依据
基于倒谱裁剪的反射声波抑制方法及其在噪声场重构中的应用
文档格式:PDF 文档大小:909.91KB 文档页数:9
为了抑制狭小封闭空间内宽频噪声场的反射声波,提出一种基于倒谱裁剪的反射声波抑制方法.首先利用环境脉冲响应的持续时间对信号倒谱反射成分进行划分,然后根据理论对代表反射成分的异常点进行判定,最后对异常点的幅值重新赋予正常值,从而在不破坏噪声信号直射成分的前提下对反射声波进行抑制.在室内弱反射环境和小实验舱内强反射环境中进行对比实验验证,实验结果表明新方法可有效抑制反射声波,对于反射声波所带来的声场重构误差,由90%降低至35%,有效提高了声场的重构精度
武汉职业技术学院:《建筑工程定额与预算》第二章 建筑工程定额
文档格式:PPT 文档大小:1.83MB 文档页数:43
1、掌握定额的性质和分类,了解定额的作用; 2、掌握施工定额的概念和水平、劳动定额的制定和表示方法、材料消耗量的理论计算法、周转性材料摊销量的概念、机械台班消耗定额的表示方法、 3、掌握预算定额的概念、作用和定额水平,熟悉预算定额中人工消耗量指标的确定方法; 4、了解概算定额和概算指标的定义
东南大学:《随机过程》课程教学资源(PPT课件讲稿)第3讲 随机变量、随机向量及其概率函数
文档格式:PPT 文档大小:255.5KB 文档页数:25
映射方法:将具体的样本空间映射到数集或者 函数集(传统的方法;概率论中常用)。 直接方法:直接指定样本空间为数集或函数集 当样本空间为一维实数集合时,则称该一维实变量为随机变量。 当样本空间为一维复数集合时,则称该一维复数变量为复随机变量当样本空间为高维实数空间时,则称该高维实数空间为随机向量当样本空间为定义于某个数集上的函数组成,则称该函数集合为随机过程
韩山师范学院:《仪器分析》课程教学资源(PPT课件)第一章 绪论(徐春秀)
文档格式:PPT 文档大小:226KB 文档页数:21
•分析化学:研究获得物质化学组成,结构信息,分析方法及相关理论的科学。•化学分析:利用化学反应和它的计量关系来确定被测物质的组成和含量的一类分析方法。•仪器分析:以物质的物理和物理化学性质(光、电、热等)为基础建立起来的一种分析方法
《计量经济学》联立方程模型的单方程估计方法 Single-Equation Estimation Methods
文档格式:PPT 文档大小:503KB 文档页数:53
一、狭义的工具变量法(IV) 二、间接最小二乘法(ILS) 三、二阶段最小二乘法(2SLS) 四、三种方法的等价性证明 五、简单宏观经济模型实例演示 六、主分量法的应用 七、其它有限信息估计方法简介 八、k级估计式
《土力学与土质学》课程PPT教学课件讲稿:第4章 土的压缩性与地基沉降计算
文档格式:PPT 文档大小:1.26MB 文档页数:51
1.掌握土的压缩性与压缩性指标确定方法; 2.掌握地基最终沉降量计算方法; 3.熟悉不同应力历史条件的沉降计算方法; 4.掌握有效应力原理; 5.掌握太沙基一维固结理论; 6.掌握地基沉降随时间变化规律
清华大学:《软件工程概论》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 软件需求分析
文档格式:PPT 文档大小:428KB 文档页数:124
一、软件需求分析的任务和过程 二、结构化分析方法 三、原型化方法 四、动态分析方法 五、数据及数据库需求
清华大学:《软件工程概论》课程教学资源(教案讲义)第二章 软件需求分析
文档格式:DOC 文档大小:282.5KB 文档页数:28
1.了解软件需求的目标和任务 2.了解软件软件需求的获取方法 3.了解可行性研究的方法和可行性研究报告的主要内容。 4.掌握结构化分析方法
基于卡尔曼滤波的迟滞神经网络风速序列预测
文档格式:PDF 文档大小:497.75KB 文档页数:7
通过将迟滞特性引入神经元激励函数的方式,构造了一种前向型迟滞神经网络模型.结合卡尔曼滤波方法,将其应用于风速时间序列的预测分析中.在原始风速时间序列的基础上,构造出风速变化率序列.采用迟滞神经网络分别对两种序列进行预测分析,并将预测结果利用卡尔曼滤波方法进行融合,从而得到最优预测估计结果.仿真实验结果表明,迟滞神经网络具有更加灵活的网络结构,能够有效改善网络的泛化能力,预测性能优于传统神经网络.采用卡尔曼滤波方法对预测结果进行融合后能够进一步提高预测精度,降低预测误差
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