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更新時間：2024.12.28
具有硬殼層的涵洞地基極限承載力分析

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針對目標跟蹤過程中發(fā)生遮擋時跟蹤出現(xiàn)偏差的情況，在傳統(tǒng)MeanShift跟蹤算法的基礎上引入極限學習機（extreme learning machine，ELM），提出了基于ELM與Mean Shift的目標跟蹤算法。該算法根據(jù)過去3個時刻的目標位置信息。利用ELM預測出目標當前可能位置，代替目標前一時刻位置作為Mean Shift迭代起始點，并在鄰域范圍內(nèi)進行迭代，得到目標的真實位置。實驗結(jié)果表明，與現(xiàn)有的改進算法相比，新算法減少了迭代次數(shù)和運算時間，同時在遮擋情況下能夠準確定位目標位置并進行跟蹤，提高了跟蹤系統(tǒng)的實時性和魯棒性。

PHC管樁豎向極限承載力預測分析

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對三種曲線預測模型進行介紹,建立求解模型。依據(jù)天津地區(qū)PHC管樁靜載荷試驗數(shù)據(jù),利用GRG優(yōu)化程序求解模型參數(shù),計算PHC管樁豎向極限承載力預測值。通過對三種曲線模型的預測精度進行對比分析,證明Usher曲線模型預測結(jié)果更為安全、可靠。

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