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傅里叶变换光谱(FourierTransformInfraredSpectrophotometry—FTIR)技术是近20年发展起来的一种全新、全能的技术,它是建立在计算机和激光技术的基础上,具有灵敏度高、信噪比高、测量速度快、分辨率高、应用范围广等优点。能够对多组分的复杂现场环境进行实时和连续定性、定量监测,又能够对气体、液体、固体、微区微量、表层表面进行分析,也能够进行远距离遥感检测。它将会在职业安全卫生检测领域发挥巨大作用,有着广阔的应用前景。 相似文献
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针对固定观测站采集的序列图像中光照变化和背景复杂的问题,将图像序列作为图像在时间维的拓展,提出一种结合颜色空间变换和神经网络的目标分类方法,以辽河口湿地为例开展实地观测试验。基于前期现场调查得到的地物分布信息,将序列图像转换至HSV空间,选择像素小区域作为样本训练多层神经网络,获得更高维度分类依据映射,并完成潮滩生态监测区域目标分类及重要湿地植物翅碱蓬的分布信息提取。对提取结果进行定量验证,该方法整体精确率稳定在90%左右。 相似文献
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苏通大桥结构健康状态评估技术研究与应用(2):主梁损伤预警 总被引:1,自引:0,他引:1
为了建立"环境因素归一化"的苏通大桥主梁损伤预警方法,本文对苏通大桥主梁240天的小波包能量谱与温度实测数据进行了季节相关性研究。分析结果表明,苏通大桥主梁的小波包能量谱与温度具有明显的季节相关性,其特征频带能量比的日平均值,随着温度的季节变化在一年中可以发生平均约200%的变化。在此基础上,采用6次多项式模型对小波包能量谱—温度进行了统计建模,并采用均值控制图法对特征频带能量比的异常变化进行了统计模式识别。结果表明,运用本文方法可以有效地消除温度的季节变化对斜拉桥实测小波包能量谱的影响,较好地识别出结构损伤引起的特征频带能量比10%的异常变化,适合于苏通大桥主梁的实时在线监测。 相似文献
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87.
王明章 《安全.健康和环境》2023,(4):38-42
针对传统气体泄漏检测方式存在的不足,通过采取基于傅里叶红外遥感监测技术的气体泄漏监测设备,与现有手段共同构成了立体化的气体泄漏监测网。监测数据表明,傅里叶红外遥感监测技术可以快速、准确地监测到泄漏气体的种类、浓度和扩散趋势,为石化企业泄漏监测提供了有力的技术保障。 相似文献
88.
1961—2014年中国干燥度指数的时空变化研究 总被引:1,自引:1,他引:0
论文采用中国1961—2014年530个气象站数据,运用FAO-56 Penman-Monteith公式计算潜在蒸散发量,并结合降水量计算中国1961—2014年干燥度指数(Aridity index,AI),然后采用Mann-Kendall趋势检验、突变检验和小波分析对其进行时空变化分析。结果表明:1)1961—2014年中国整体、西北地区、青藏地区的干燥度指数均呈显著减小趋势,而南方地区干燥度指数呈微弱减小趋势,北方地区干燥度指数呈不显著增加趋势。中国干燥度指数的突变发生于1986年,而各个分区的突变时间有所差异。2)1961—2014年中国整体、北方地区和西北地区干燥度指数变化主周期均为28 a,南方地区稍晚1 a,青藏地区提前2 a,所有地区均在主周期上经历了变大—变小—变大的过程。同时所有地区也存在不同时间尺度的次周期变化。3)整个中国、西北地区和南方地区潜在蒸散发量的减少和降水量的增加,共同引起了干燥度指数的减小。在北方地区,年降水量的显著减小和潜在蒸散发减小引起干燥度指数呈现微弱增加趋势。在青藏地区,潜在蒸散发的微弱增加和降水量显著增加引起干燥度指数呈现显著减小趋势。4)中国干燥度指数在空间格局上和降水的分布相反,呈现出西北大、东南小的特征。北方地区整体干燥度指数偏小,但中部区域降水相对减少,蒸发能力增强,导致干燥度指数相对偏大。南方地区气温较高,蒸发能力强,但雨量充沛,是我国干燥度指数最小的区域。西北地区较为干燥,降水少,蒸发强,是我国干燥度指数最大的区域。青藏地区由于青藏高原的阻挡作用以及东部地区较为丰富的降水量,使得干燥度指数由东向西逐渐增加,呈现西干东湿的格局。 相似文献
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水环境污染过程的非确定性和非线性,使得传统的水质评价方法存在局限性。为了提高水质评价的准确性,提出了一种基于改进小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的水质评价模型。采用自适应遗传算法(adaptive genetic algorithm,AGA)对小波神经网络的初始权值进行优化,再通过小波神经网络算法对网络进行训练,最后对训练好的网络展开测试。仿真结果表明,自适应遗传算法和小波神经网络的结合提高了网络的训练效率,该方法可以用于水质评价建模,并且评价结果具有较高的精度和准确性。 相似文献
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基于小波神经网络的地下水流数值模拟模型的替代模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以吉林西部为研究区,建立地下水流数值模拟模型,分别应用蒙特卡罗方法和拉丁超立方方法在研究区10个县(市)开采量的可行范围内进行采样,经对比选择拉丁超立方抽样结果得到输入(开采量)—输出(水位降深)数据集,建立小波神经网络模型作为地下水流数值模拟模型的替代模型,而后对替代模型有效性作误差分析,并与多元非线性回归替代模型进行对比.结果显示,2种替代模型在功能上都能逼近地下水流数值模拟模型,但小波神经网络模型得到的水位降深均值和水位降深剩余标准差与模拟模型计算结果的相对误差分别低于多元非线性回归模型76%和45%,说明小波神经网络模型更适合作为地下水流数值模拟模型的替代模型,这为减少优化模型求解过程中直接调用模拟模型所造成的计算负荷提供了一种有效的替代方法. 相似文献