20、旅行时间预测与轴承油膜厚度预测的技术研究

最新推荐文章于 2025-09-03 12:20:06 发布
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分类专栏： 智能创新引领工程技术 文章标签： 支持向量回归 前馈神经网络 旅行时间预测
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旅行时间预测与轴承油膜厚度预测的技术研究

1. 旅行时间预测——支持向量回归模型

在交通数据研究中，旅行时间的准确预测至关重要。为了实现更精准的旅行时间预测，研究人员尝试运用支持向量回归（SVR）模型。

1.1 算法对比
y_test 简单线性回归 多元线性回归 支持向量回归
913.64 841.3 821.255 875.336
832.444 826.999 826.999 871.785
800.733 875.552 929.005 873.63
829.517 1025.64 977.533 870.034
893.12 826.999 666.639 872.793
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15、土石护岸结构关键技术与活塞销润滑性能研究
book8的博客
09-03 7
本文探讨了土石护岸结构在水库水位波动下的关键技术，包括地下排水、填方优化与原岸坡结合方法，有效提升了岸坡稳定性；同时研究了活塞销润滑性能，分析了不同转速下油膜变化规律，并提出改善润滑的措施。通过工程优化与仿真模拟，两项技术分别在水利防护和发动机可靠性方面展现出重要应用价值。
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Matlab912100926的博客
09-30 1153
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基于matlab有限元法实现动压润滑推力轴承的简单分析附代码
Matlab_dashi的博客
01-28 1558
本文提出了一种基于有限元法（FEM）的动压润滑推力轴承简单分析方法。该方法将推力轴承离散为有限个单元，并应用适当的边界条件和载荷条件，然后求解单元内的控制方程组，得到每个单元的压力分布和位移场。最后，通过积分得到轴承的总载荷和摩擦力矩。该方法可以用于分析不同几何形状、材料和工况条件下的推力轴承的性能。有限元法（FEM）是一种广泛应用于工程分析中的数值方法。其基本思想是将连续介质离散为有限个单元，并应用适当的边界条件和载荷条件，然后求解单元内的控制方程组，得到每个单元的压力分布和位移场。
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Matlab912100926的博客
10-02 1647
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09-29 1130
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【转子动力学】基于matlab滑动轴承—螺栓连接柔性阶梯转子系统非线性动力学【含Matlab源码 XYJX001期】
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02-21 1511
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20、交通出行时间与轴承油膜厚度预测技术解析
silver的专栏
08-07 10
本文探讨了支持向量回归（SVR）和前馈神经网络在交通出行时间预测与轴颈轴承最小油膜厚度预测中的应用。SVR模型在Anaconda环境下结合NumPy、Pandas和Matplotlib实现，显著降低了预测误差，优于传统线性回归方法；前馈神经网络采用Sigmoid激活函数和梯度下降法，在Scilab平台上训练，对轴承油膜厚度的预测误差小于0.3%，表现出高精度与强适应性。两种模型分别在智能交通系统和机械工程领域展现出广阔的应用前景，体现了机器学习技术在实际工程问题中的重要价值。
油膜压力和油膜厚度.rar_最大油膜压力_最大油膜厚度_油膜_油膜厚度计算_油膜的厚度
07-14
滑动轴承在机械工程中扮演着至关重要的角色，它们通过形成一层润滑油膜来减少轴与轴承之间的摩擦，保护轴承免受磨损。油膜压力和油膜厚度是衡量滑动轴承性能的关键参数。本文将深入探讨这两个概念，以及如何通过编程...
Fluent仿真技术：滑动轴承空化、油膜温度与压力综合研究——承载力与摩擦力精确提取的探索
05-28
最后，通过后处理技术提取并分析了油膜的承载力和摩擦力数据，为滑动轴承的设计优化提供了理论依据和技术支持。 适合人群：从事机械工程领域的研究人员、工程师以及相关专业的高校师生。 使用场景及目标：适用于需要...
HydrodynamicThrustBearing_matlab_thrustbearing_轴承油膜_油膜厚度_轴承_
10-03
总之，通过对"HydrodynamicThrustBearing.matlab_thrustbearing_轴承油膜_油膜厚度_轴承"的分析，我们可以理解如何使用MATLAB进行推力轴承的油膜效应数值模拟，这对于提升设备性能和可靠性具有重要意义。
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
11-25
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滑动轴承油膜压力与厚度计算研究
资源摘要信息: "本资源集包含了与计算滑动轴承的最大油膜压力和最小油膜厚度相关的各类文件。通过使用Microsoft Visual Studio环境，以及Fortran编程语言来编译和运行相关程序，实现对油膜特性参数的精确计算。油膜...
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