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为了快速寻找有害有毒气体污染源,利用8个红外激光气体传感器,分别安装步进电机驱动旋转的圆盘圆周上在不同的方向上对污染气体进行数据采集。同时与二维热差式风速风向传感器采集到的风速风向数据,一并送入MSC1210单片机进行数据处理和运用智能人工神经网络进行模式训练与模式识别,从而识别出污染源的位置、浓度和种类。通过GPS全球卫星定位系统和GPRS无线传输网络,把监测到的信息发送给相关部门早做处理,并报警,避免污染进一步扩散。实验表明,该智能化追索气体污染源监测仪具有良好的可靠性、安全性和实用性。 相似文献
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边坡变形时序非线性判定及混沌预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以探讨边坡变形性质及混沌预测可行性为目的,基于混沌理论利用相空间重构技术对其变形时间序列进行混沌特征判定,试验显示变形系统具有混沌特性,可用混沌相关理论进行研究;基于混沌相空间重构技术,笔者构建了多种混沌预测模型进行混沌预计研究,分析各类模型的工程实际应用效果;针对单次监测时序预测精度较低的问题,提出累加时序预测方案,训练结果显示,短期预测精度变形累计值基本控制在5%以内,高程值预测相对误差均低于1%,预测精度较高,可以用于工程实际。 相似文献
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基于RBF神经网络模型的砂土液化震陷预估法 总被引:1,自引:0,他引:1
以我国海城地震、唐山地震和日本新漏地震中建筑物地基的液化震陷实测资料为基础,地震动方面选取地震烈度,,上部结构特征方面选取基底压力P、基础类型r、宽深比BD。和建筑物的长高比L/H,地基土方面选取土的相对密度Dr、上覆非液化土层厚度Da、地下水位dw,共8个影响建筑物地基震陷的主要因素作为神经网络模型的输入参数,地基震陷量与液化土层的深度之比SD作为神经网络模型的输出,采用径向基函数神经网络模型建立建筑物地基的液化震陷预估模型,并利用该模型建立了因素影响趋势线,通过对该神经网络模型的建立、运行和检验,得到了各因素对砂土液化引起的地基震陷量大小的若干影响规律。 相似文献
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为了在事故发生之前对苯储罐进行风险评价,提出1种基于BP神经网络的泄漏事故风险评价方法,利用该方法构建了苯储罐的风险评价模型,并对模型进行了训练及验证。研究结果表明:BP神经网络成功完成了建模任务,且模型训练结果较好,可利用基于BP神经网络所构建的苯泄漏事故风险评价模型对苯储罐发生泄漏事故的风险进行评价。 相似文献
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深度学习在机器视觉等各个领域的兴起,使长短时间记忆(LSTM)神经网络也越来越常用于滑坡预测工作中。为加强对历史信息的提取与捕捉,提出一种多头自注意力长短时间记忆(MHA-LSTM)神经网络用来预测滑坡位移。首先采用改进版的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)算法将滑坡位移分解成趋势项、周期项和噪声项;然后采用MHA-LSTM神经网络拟合带噪声的滑坡位移趋势项和周期项,两者相加即可得到滑坡总位移的预测结果;最后以白水河滑坡实测数据为例,考虑月降雨量和库水位因素的影响,对该滑坡位移的周期项和趋势项进行预测,并与其他传统神经网络的预测结果进行对比。结果表明:MHA-LSTM神经网络模型相较于其他传统神经网络模型,能更好地捕捉历史的信息特征,预测效果更佳,可为滑坡预测提供新的技术方法。 相似文献