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1.
电梯制动器是电梯最重要的安全部件之一,故研究其可靠性具有重要意义。首先分析了电梯制动器的故障机理并建立了动态故障树模型,其次利用二元决策图和马尔科夫方法对故障树进行了分析计算,得到了影响系统可靠性的相关指标以及制动器的薄弱环节,最后提出了改进措施和建议,为电梯制动器的设计、维修保养及检验提供了科学依据。  相似文献   
2.
本文将反向传播神经网络(BPNN)应用于青藏高原一江两河流域(雅鲁藏布江山南段、拉萨河、年楚河)水体中重金属浓度预测,探讨了输入变量、预测因子、隐藏层节点数和模型结构的影响.模型以溶解氧(DO)、pH、电导率(EC)、总磷(TP)、铁(Fe)作为网络的输入层,重金属砷(As)、锑(Sb)、钼(Mo)、锰(Mn)的含量作为网络的输出层,使用Levenberg-Marquardt (LM)算法进行训练.其中,BPNN隐藏层的传递函数为tansig,隐藏层节点数为9,输出层的传递函数为purelin,输出层节点数为4.结果表明:(1)以单个元素作为预测因子时,As、Sb、Mo、Mn预测值和实测值的决定系数(R2)分别为0.98、 0.933、 0.894、 0.928;均方根误差(RMSE)分别为:9.7168×10-4、 1.2508×10-4、 3.3159×10-4、1.9188×10-3.(2)以4个元素作为预测因子时,预测值和实测值的决定系数(R2)为...  相似文献   
3.
建立空气质量预报模型,预测污染物浓度对人类健康和社会经济发展具有重要意义。然而,传统的空气质量模型CMAQ对污染物浓度的预报精度并不理想。对此,本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的空气质量预报修正模型,并使用哈里斯鹰算法(HHO)对模型的超参数进行优化;用CMAQ模型对上海市2022年12月六种大气污染物(SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3、CO)浓度的预报数据以及监测站的气象数据和污染物浓度实测数据作为HHO-CNN-LSTM模型的输入,对CMAQ模型预报结果进行修正。使用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和一致性指数(IOA)作为评价指标。结果显示,修正模型显著提高了六项污染物浓度的预测精度,RMSE减少了73.11%~91.31%,MAE减少了67.19%~89.25%,IOA提升了35.34%~108.29%。同时针对HHO算法陷入局部最优而导致修正模型对CO浓度预测效果不佳的问题,使用高斯随机游走策略对HHO算...  相似文献   
4.
为控制地下综合体深基坑施工风险,提出了一种基于直觉模糊集(IFS)-动态加权的风险评价方法.从地质条件、建筑环境、岩土设计、施工方案和偶然风险5个方面分析地下综合体深基坑施工风险因素,构建了综合风险评价指标体系.采取施工风险5级划分方法,利用IFS理论确定指标风险;以偏大型正态加权函数确定指标权重,得到系统综合风险.以西安市某地下综合体深基坑施工实际为背景,进行方法应用.结果表明,该西安市地下综合体深基坑施工系统风险等级为显著风险.其中,指标"邻近建筑""地下管网"的风险等级为高度风险,"道路交通""基坑边坡稳定性""降排水实施"为显著风险,对此提出了相应的安全措施.  相似文献   
5.
人工智能几起几落,一般认为这一轮热潮从2012年开始。这一年,Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的Alex Net采用深度学习算法,在Image Net图像识别竞赛中获得冠军,图像错误识别率下降10多个百分比,同期的其他神经网络每次的成绩提升很少达到5%,立即引起业界对深度学习的极大关注。之后的两年时间,深度学习网络进一步把整体错误率下降至5%以内,达到了人眼的水平。随后,Google、Micro Soft、Facebook先后开源了自己的深度学习框架Tensorflow、CNTK和Caffe。一时间,国内外涌现了大量的人工智能创业公司。除了深度学习技术,GPU芯片、分布式计算、计算位数压缩等新的优化技术也加快了神经网络的训练和使用效率,人工智能应用从高性能数据中心向嵌入式设备发展。  相似文献   
6.
绿色开采条件下露天煤矿土地动态演化规律研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
以白音华三号露天煤矿为例,研究了基于绿色开采条件下的露天煤矿土地动态演化规律。根据绿色开采中土地占用面积最优化及破坏土地尽早恢复的原则,建立了白音华三号露天煤矿地质模型、采矿模型等,研究了采场形态与采矿时间的动态变化关系;建立了内排土场排土模型,充分利用内排空间是减小运输成本与征地费用的重要途径,优化了内排土场发展过程边坡形态及排土容量;通过合理规划采、排计划,达到了绿色开采原则指导下的边开采边恢复土地的目的,既解决了露天矿合理征地问题,又解决了露天开采带来的生态恢复问题。  相似文献   
7.
走滑断层是埋地管道常见的地质灾害威胁,断层作用下管道会发生较大的拉压应变而失效。为得到X80管道的设计应变,基于有限元方法建立了走滑断层作用下管道的应变响应数值计算模型,模型使用壳单元模拟管道,非线性弹簧单元模拟土壤约束,采用西二线实际工程的管道应变影响参数范围,计算了管道的设计应变;为预测管道的设计应变值,基于以上参数化分析得到的4 817组设计应变结果,采用人工神经网络建立了管道设计应变预测模型。结果表明:该神经网络模型预测结果的最大相对误差小于10%,预测准确性良好,且该方法具有较高的计算效率,可以为断层作用下埋地管道的应变设计与评估提供参考。  相似文献   
8.
湖泊水体富营养化的监测评价是湖泊水资源管理和水环境保护的基础性工作。基于GF-1号WFV遥感影像和综合营养状态指数法,通过82个站点实测数据建立多元线性回归和RBF神经网络模型,对武汉市及其周边地区主要湖泊综合营养状态指数进行了反演。反演的结果显示,武汉市及周边大部分湖泊水域处于轻度富营养和中营养状态,局部湖区为中度富营养状态。验证结果表明:GF-1号WFV多光谱数据用于监测大面积湖群水质变化是可行的;两种模型都可以建立实测数据与遥感信息的函数关系,根据函数可以反演湖泊水质综合营养状态指数,进而实现大面积湖泊水质动态监测;而RBF神经网络模型预测的R2为0.742 3,均方根误差为3.72,其反演精度更高,更适合于监测内陆湖泊水质变化。  相似文献   
9.
10.
PSO-RBF耦合神经网络在水质评价中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
径向基函数神经网络(RBF)中,连接输出单元的权重是影响径向基函数神经网络学习精度的主要参数,采用粒子群算法(PSO)对模型参数(权值)进行优化,建立了PSO-RBF耦合神经网络模型,避免权重的人为设定,具有客观性。并在Matlab环境下编程计算,构建了用于地下水环境质量评价和海水富营养化评价的径向基函数网络评价模型。将模型应用于黑龙洞泉域5个地下水监测点和某海水富营养化评价。评价结果和其他方法的评价结果一致,与实际情况符合,评级结果是合理的。评价结果表明,RBF网络简便有效,收敛速度快,有较强的分辨能力,优化确定模型参数后,便可对评价样本进行评价,具有较好的实用性和通用性。  相似文献   
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