基于XGBoost模型的降雨诱发阶跃型滑坡位移预测

滑坡位移预测一直是滑坡研究的热点之一。近年来,随着计算机科学的发展,越来越多的人工智能技术模型被用于滑坡位移的预测。相较于常用的如LSTM神经网络等机器学习模型,集成算法中的XGBoost模型在滑坡位移预测领域尚不多见。由于其在滑坡位移预测中具有预测精度更高、运行速度更快等优点,目前在学术界已成为研究的热点领域。文中以泉州市安溪县尧山村滑坡地灾点监测数据为例,运用Python搭建XGBoost模型,并通过最大信息系数的比较来选定与位移高度相关的特征,输入至模型中对滑坡位移进行预测。结果表明,XGBoost模型因其在目标函数中引入正则项来控制模型过拟合、模型数据集划分采用前向验证方式等优点,相较于大多数机器学习模型,能更加准确地预测降雨诱发阶跃型滑坡位移。该模型对此类滑坡的位移预测及早期监测预警具有重要参考意义。     

高湿高碱性球团烟气预荷电袋滤技术及应用

本文介绍了首次将预荷技术与传统袋式除尘器有机结合的新技术及其在球团烟气提标改造中的应用情况,着重阐述了预荷电袋滤技术的原理、关键技术与结构及效益分析等内容。工程应用表明,该项技术可实现超低排放,运行阻力降低30%以上,节能减排效果显著,对于同类项目的提标改造具有很好的参考作用。