【摘 要】
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为给车辆调度优化以及集卡预约系统设计提供重要参考,利用所采集的深圳市某港口的码头闸口数据,建立一种基于数据挖掘的集卡周转时间短时预测方法.首先,通过对码头闸口数据进行分析,获取车辆到达时间分布、任务类型、作业方式等集卡作业特征以及集卡在码头内的周转时间;在此基础上,利用循环神经网络并结合训练集数据,建立集卡作业特征与其周转时间之间的映射关系.其次,为减少随机波动对周转时间预测效果的影响,利用小波分解算法对循环神经网络拟合结果的残差进行高频噪声分离,并通过自回归模型拟合过滤后的低频序列.最后,将拟合后的循环
【机 构】
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大连海事大学交通运输工程学院,辽宁大连116026
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为给车辆调度优化以及集卡预约系统设计提供重要参考,利用所采集的深圳市某港口的码头闸口数据,建立一种基于数据挖掘的集卡周转时间短时预测方法.首先,通过对码头闸口数据进行分析,获取车辆到达时间分布、任务类型、作业方式等集卡作业特征以及集卡在码头内的周转时间;在此基础上,利用循环神经网络并结合训练集数据,建立集卡作业特征与其周转时间之间的映射关系.其次,为减少随机波动对周转时间预测效果的影响,利用小波分解算法对循环神经网络拟合结果的残差进行高频噪声分离,并通过自回归模型拟合过滤后的低频序列.最后,将拟合后的循环神经网络与自回归模型进行结合,建立一种支持集卡周转时间短时预测的组合模型,并利用测试集数据进行有效性验证.结果 表明,相比单一的循环神经网络,该组合模型可以大幅提升预测精度.
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为缓解回转式空预器硫酸氢氨的沉积堵塞,以燃用中硫煤的670 MW超临界参数锅炉机组为研究对象,采用计算软件对回转式空预器进行传热计算,并结合沉积原理,提出回转式空预器蓄热元件优化改造+增设热管式空气预热器的技术方案.结果 表明,对于该670 MW超临界锅炉回转式空预器,蓄热元件三段改为二段,热端蓄热元件高度975 mm,碳钢、增强换热板型;冷段蓄热元件高度提高至1200 mm,搪瓷材料、独立通道大波纹板型,147～220℃区域的第一类硫酸氢铵沉积在冷段元件,避免跨层沉积问题;在原回转式空预器下游设置第二级
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