数据驱动的航空装备协同分析与智能保障决策方法

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现代化战争模式对装备保障的响应性、精准性、可视性及自协同提出了更高的要求,而传统被动保障方式存在信息不精准、协同能力差、保障响应不及时等问题,迫切需要利用当前先进信息物理融合技术,实现精准、敏捷的主动式保障。针对主动式装备保障管理的需求及航空装备建立部件/系统数学模型困难等问题,提出一种状态协同分析与智能保障决策方法。该方法通过故障测试用例离线和在线的执行,产生测试数据;基于传感器的在线状态监测和历史数据,对装备状态进行估计和判断,从而提供智能保障决策服务。选取飞机燃油系统为对象,验证了提出方法的有效性,
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随着世界经济的绿色发展,大力发展可再生能源逐渐成为共识。可再生能源中太阳能的开发利用已成为当前能源转型中的重要领域,并在很多科技发达国家得到了较广泛的应用。高精度的光伏发电功率预测对电力系统的优化调度、安全运行十分重要。由于光照强度和能见度等会影响太阳能发电量的随机性,提出一种基于高斯混合模型的光伏发电功率概率区间预测方法,通过利用K-means算法将光伏发电历史数据按天气进行划分,以划分后的预测误差为统计样本,采用高斯混合模型进行拟合并使用期望最大化算法估计模型参数,通过计算指定置信水平下的置信区间进行
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近年来,随着中国高铁的快速发展,给公路客运产生了巨大的冲击。为了提高公路客运企业竞争力,结合中长旅客出行需求和发展态势,笔者从旅客特性、出行特征、运输方式特性等角度,分析了旅客出行行为偏好影响因素,构建了基于非集计的多元Logistic旅客选择方式回归模型。依据北京公路客运数据,对0~400 km和400~800 km的中短途和中长途旅客出行选择行为进行了敏感度分析实验。实验表明:0~400 km中短途出行的旅客对便捷性和准时性的敏感度高,而400~800 km中长途出行的旅客对出行费用、出行时间、舒适性
后疫情时代,经历了一段培育期,“互联网+护理”或引导护理院外延伸开拓出一条发展新途。我国人口老龄化和慢性病发病率增高的问题日益严峻,以医院为中心的医疗卫生服务模式难以满足群众长期、连续的健康照顾需求。护理院外延伸的重要意义已无须赘言,在欧美等发达国家,拥有部分处方权的护士可独立执业,护理站作为独立运营的小型医疗机构更加贴近、灵活地满足了社区中患者对医疗护理的需求。
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