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51.
针对飞机部件周期控制律电加热防除冰的应用,提出基于机器学习以预测电加热防除冰表面温度的变化趋势.依靠大型结冰风洞及其电加热防除冰控制系统完成防除冰试验,获得有效的试验数据,以通、断电周期为分割单元,将试验数据划分成验证集和训练集.根据电热防除冰过程的换热情况,构建样本的特征参数,利用机器学习的有监督学习方式,选择KNN近邻回归算法和局部线性加权回归算法预测温度变化率,再转换为温度,得到的温度变化与测量数据的线性相关性达到80%以上的高相似度结果,表明使用机器学习可快速预测电热防除冰部件的表面温度变化趋势,且不同的回归算法针对模型不同测温点位置的预测效果存在差异. 相似文献
52.
53.
针对粉煤灰排放产生二次污染问题,经过分析比较,选用了科学的加湿排放工作原理,设计了用于粉煤灰排放的新型灰料加湿卸灰机。 相似文献
54.
在过去的几十年里,快速的经济发展以及工业化、城镇化进程加速使得中国的资源环境承担的压力不断加大。作为影响空气质量的首要污染物,PM2.5和PM10(记为PM2.5/10)直接影响着广大人民群众的身体健康。因此,针对PM2.5/10浓度进行遥感反演研究,对环境监测和控制改善全国空气环境质量具有重要的意义。近些年来,随着对近地面PM2.5/10浓度研究的不断深入,基于遥感影像数据进行PM2.5/10浓度的反演方法也日益增多。本文利用Google Earth engine(GEE)平台获取了海量的Landsat 8 OLI遥感影像数据,并结合气象信息、空间特征等参数,采用机器学习中常用的多层映射反向传播神经网络构建了波段反射率与PM2.5/10浓度之间的反演模型,以获得PM2.5/10在研究区域的连续分布。为了提高基础PM2.5/10反演模型的反演精度,还从影响因素和前溯时间两个维度出发,探寻了模型的最优化输入参数组合,并最终实现了对PM2.5/10浓度的精准反演。以北京市地区为例,模型的PM2.5和PM10的反演精度R2分别达到0.814和0.796,均方根误差RMSE分别为19.21 μg?m?3和28.31 μg?m?3。鉴于该反演结果具有较高的准确性和可靠性,本文所建立的方法模型为研究PM2.5/10在空间上的连续分布特征提供了新的思路和方法,具有较为重要的科研意义与广泛的应用价值。 相似文献
55.
56.
由于湖泊富营养化程度影响因素多,评价因素与富营养化等级之间关系复杂而且具有非线性特征。支持向量机是由Vapnik等人提出的建立在统计学习理论基础上的一种新的机器学习方法,由于其使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,解决了一些神经网络遗留的问题,又由于其应用了核函数思想,它可以较好地解决非线性问题,利用支持向量机多类分类算法,构建巢湖富营养化程度评价模型,取得较好的结果。 相似文献
57.
综采工作面人员操作可靠性与割煤机运行方式的选择与分析 总被引:4,自引:2,他引:2
王卫军 《中国安全科学学报》1999,9(6):45-48
应用人机工程及可靠性理论,分析了连续作业时间和割煤机运行方式对综采工作面人员操作可靠性的影响,建立了割煤机运行方式的优化模型。根据模型所选择的割煤机运行方式,既能提高工作面产量,也能提高人员操作可靠性,有利于综采工作面高效安全生产 相似文献
58.
为提高腐蚀管道失效压力的预测精度并简化其计算过程,提出基于粗糙集(RS)和粒子群算法(PSO)融合极限学习机(ELM)的腐蚀管道失效压力预测模型。通过属性约简提取影响失效压力的关键因素,选用PSO优化ELM的输入权值和隐含层偏差,将归一化的核心指标数据代入计算。结果表明:该模型预测结果与实际值基本一致,与单一ELM模型相比,预测结果的均方差(MSE)降至0.255;与其他蚀管道失效压力评价模型相比,该模型预测结果的绝对误差平均值降至0.32。 相似文献
59.
Kathryn A. Powlen Jonathan Salerno Kelly W. Jones Michael C. Gavin 《Conservation biology》2023,37(4):e14058
Protected areas (PAs) are a commonly used strategy to confront forest conversion and biodiversity loss. Although determining drivers of forest loss is central to conservation success, understanding of them is limited by conventional modeling assumptions. We used random forest regression to evaluate potential drivers of deforestation in PAs in Mexico, while accounting for nonlinear relationships and higher order interactions underlying deforestation processes. Socioeconomic drivers (e.g., road density, human population density) and underlying biophysical conditions (e.g., precipitation, distance to water, elevation, slope) were stronger predictors of forest loss than PA characteristics, such as age, type, and management effectiveness. Within PA characteristics, variables reflecting collaborative and equitable management and PA size were the strongest predictors of forest loss, albeit with less explanatory power than socioeconomic and biophysical variables. In contrast to previously used methods, which typically have been based on the assumption of linear relationships, we found that the associations between most predictors and forest loss are nonlinear. Our results can inform decisions on the allocation of PA resources by strengthening management in PAs with the highest risk of deforestation and help preemptively protect key biodiversity areas that may be vulnerable to deforestation in the future. 相似文献
60.
Zhongyao Liang Yaoyang Xu Gang Zhao Wentao Lu Zhenghui Fu Shuhang Wang Tyler Wagner 《Frontiers of Environmental Science & Engineering》2023,17(6):76