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本文给出一种量子粒子群(QPSO)算法、改进菌群觅食(IBFO)算法优化反向传播神经网络(BPNN)的混凝投药预测模型,利用量子粒子群的个体极值与群体极值更新细菌觅食算法趋化过程中细菌位置;通过细菌协同改进趋化算子提高优化精度,结合差分算法改进繁殖算子解决部分维度退化问题,加入轮盘赌方法作为选择机制改进迁移算子来克服优化过程中优秀解消失的缺陷;进而优化BP神经网络的权值、阈值以此预测混凝剂投药量.对云南某自来水厂的数据进行离线训练和模型测试,结果表明,所提算法预测结果的均方误差(MSE)达0.0116mg/L,平均绝对误差百分比(MAPE)达1.36%,在预测精度和稳定性上优于BFO-BPNN、PSO-BPNN等模型. 相似文献
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在宁夏盐池毛乌素沙地选取50 m×50 m规格的典型无明显结皮的半固定沙地和有明显结皮的固定沙地各1块,应用Ripley's K函数的双变量点格局分析方法,对飞播条件下混播区油蒿(Artemisia ordosica)、羊柴(Hedysarum laeve)和花棒(Hedysarurn scoparium)3种常用治沙植物种内和种间的空间关联性进行了研究.结果表明,3种飞播植物在不同的演替阶段基本上以集群分布为主要特征,在尺度为0~25m范围内,单种分布格局均出现了最大集聚强度.如果实施单独飞播,油蒿密度不宜过高,以集聚强度高的集群分布形式为最佳,羊柴以集聚强度低的集群分布形式为最佳,花棒由于其散生的特性而不适合单独飞播.油蒿和羊柴之间空间关联性呈显著负相关关系,故油蒿和羊柴不适合大面积高密度混播;羊柴和花棒之间呈正相关关系,因此以羊柴为主混播一定比例的花棒效果较好;花棒和油蒿不适合同时混播,但是可将油蒿飞播到有大花棒生长的沙地中. 相似文献
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为了解一种新型装配式钢牛腿节点的抗火性能,进行了 3 个 ASTM?E119 升温模式下钢牛腿节点抗火性能试验,参数包括不同肋板厚度、不同荷载大小和偏心距。获得了钢牛腿的温度分布、节点变形、破坏形态和耐火极限。 建立了节点抗火分析有限元模型,通过与试验数据对比验证了模型的准确性。研究结果表明:肋板温度达 700 ℃时节点承载能力剧烈下降,栓钉温度达 660 ℃左右时节点达到极限状态。节点的破坏由肋板屈曲和栓钉拉断控制,破坏呈现出一定的脆性(变形急剧增大)。随偏心距和荷载的增大钢牛腿的耐火极限减小;随肋板厚度增大节点耐火极限增大,但增加的幅度有限。栓钉和肋板的破坏临界温度可为连接节点的抗火设计提供参考。 相似文献
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