基于因素分析和SVM模型的江海联运运量预测方法

鉴于江海联运运量受众多因素的影响, 为了解决江海联运运量预测问题, 先对江海联运运量影响因素进行分析, 再用灰色关联度分析筛选出其中的典型因素. 在此基础上应用粒子群算法优化的支持向量机建立江海联运运量预测模型, 应用于宁波港域江海联运量的预测. 结果表明, 该模型与传统时间序列预测方法相比具有较高的拟合度和预测精度, 为解决江海联运运量等多因素非线性系统预测提供了一条新的途径.     

六自由度并联运动机构正向解的研究

针对实际中经常应用的普通或变异的六自由度并联运动机构的结构特点，通过采用虚拟连杆，将难于正向解，甚至无法正向解的这类机构简化成与其相近的，易于求正向解的６－３结构形式。