基于ICEEMDAN分解和MHA-LSTM神经网络的滑坡位移预测

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。     

软弱岩土突发地质灾害的动态流变力学机理分析

结合我国近几年软弱岩土突发地质灾害的实际情况,分析探讨了动态流变力学理论方法在地质灾害突发机理、灾害监测预报等方面的研究技术线路与应用前景.测试了软弱岩土在动态载荷作用下的动态流变参数,建立了动态流变力学模型,推导出新的流变方程.为进一步研究突发地质灾害的临界力学条件、流变动力学方程、动力学关键指标等奠定了基础;对揭示动载作用下软弱岩土加速流变导致地质灾害的流变动力学机制、改进和完善灾害监测预报理论、提高预报的科学性和准确性具有十分重要的理论和现实意义.     

对当前县级政府安全管理的几点建议

1987年,全国有相当一部分县安全生产形势不好。下面就存在的问题和解决的办法谈几点不成熟的意见。为了说明问题,拿湖北当阳县的安全生产为例,1987年,当阳县在全省70多个县中经济效益名列前茅,但与1986年相比,安全生产四大指数呈三升一降的局面,即死亡人数上升30％,重伤人数上升3.8％,直接经济损失上升3.77倍,事故次数下降12.21％。主要问题是,火灾事故造成的经济损失直线上升,小煤窑生产事故频繁,鞭     

小天鹅，你是我永远的牵挂

去年秋末冬初，我又到森林公园湿地拍芦苇，忽然看到一只灰白的大鸟，静静地浮在水面上。森林公园环境优美，远离市区，所以鸟类很多，象黑翅长脚鹬、伯劳、灰喜鹊、翠鸟等，但从没见过这种鸟，我悄悄的从池边绕过去，仔细一看，哦，是一只小天鹅!我抑制住心中的激动和喜悦，按动快门一阵狂拍，这时小天鹅也发现了我，倏地游进了芦苇丛。回去，我跟朋友们说了这一重大发现，朋友们纷纷赶去观看。我们分析，     

中国半干旱地区农业持续发展模式探讨

在我国２．２×１０６ｋｍ２的半干旱区，水分匮缺是制约农业持续发展的核心因素，但却并非是唯一因素，要获得该地区农业的持续发展，还必须充分注重能源和各类自然资源的合理利用以及生态平衡的综合维护。农户庭院经济的充分发展是实现集约化经营的必由之路，本文主要就该区农业持续发展的相关问题作一探讨，并在近年研究工作的基础上，提出了一种半干旱地区庭院经济发展的新模式。     

基于粒子群优化的 PI 预测函数励磁控制器

将PI控制器与预测函数算法相结合，利用粒子群算法优化整定其参数，提出了一种新型的基于粒子群优化的PI预测函数励磁控制器的设计方法。该算法具有广义上的PI控制器的两个参数，同时具有预测函数算法对模型要求低和上升速度快等优点，同时利用粒子群算法优化PI参数，使其克服了传统PI控制器参数难以整定的缺点。仿真结果表明该算法不仅能有效的解决机端电压偏移问题，还能有效的抑制电网低频振荡，且具有较好的鲁棒性，同时PI参数整定方便，为电力系统稳定性控制提供了一种新型有效的方法。     

高效纤维素分解菌复合系的构建及其环境适应性研究

以纤维素培养基和纤维素刚果红培养基为初筛和复筛培养基，从采集的样品中分离得到具有纤维素分解能力的菌株20株。选择其中具有较高纤维素酶活力的12个菌株与2株自生固氮菌和EM菌进行正交实验，得到3个组合表现出协同降解纤维素的作用，对滤纸降解效果为组合12〉组合8〉组合5。选用组合12进行了一系列的环境适应性研究，结果表明，碳源为微晶纤维素＋CMC-Na时CMC酶活最高，最适氮源为蛋白胨＋酵母膏，最适pH6．5，最适培养温度为30℃。培养第6天CMC酶活最高。     

动载作用下软弱岩土地质灾害流变动力学研究

动态载荷（地震、海啸狂浪、振动等）是导致地质灾害最主要、最直接的外部动力，软弱岩土由缓慢流变演变为加速流变是灾害突发的外在表现形式。分析了我国近几年软弱岩土突发地质灾害的动力因素，探讨了动态流变力学理论方法在研究地质灾害突发机制、灾害监测预报等方面的研究思路与应用前景。测试了软弱岩土在动态载荷作用下的动态流变参数，建立了动态流变力学模型，推导出了新的流变方程。研究结果为进一步探讨突发地质灾害的临界力学条件、流变动力学方程和动力学关键指标等奠定了基础；对揭示动载作用下软弱岩土加速流变导致地质灾害的流变动力学机制，改进和完善灾害监测预报理论，提高预报的科学性和准确性有一定的意义。     

基于泰森多边形的事故多发点识别方法*

为解决传统的热点分析方法无法识别相对独立的事故多发点,且识别结果受极值影响较大的问题,提出1种基于泰森多边形的事故多发点识别方法,基于2018年江苏省盐城市交通事故数据,用泰森多边形划分空间统计单元,依据单元面积和其内部事故数量的比值识别事故多发点,补充相对独立的事故多发区域,并用缓冲区修正多边形的形状。研究结果表明:此方法识别结果能有效避免极值的影响,能更准确地识别出事故多发点,更有效地为道路交通安全管理提供依据。