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为准确预测尾矿坝变形趋势,通过主成分分析法(PCA)对尾矿坝变形影响因子进行优选,基于生物地理学优化算法(BBO)对支持向量机(SVM)参数进行寻优,建立PCA-BBO-SVM尾矿坝变形预测模型,并以杨家湾尾矿坝为例对模型性能进行验证。研究结果表明:PCA-BBO-SVM模型在4个测点的RMSE为0.139 6,0.274 2,0.317 0,0.530 6;MAE为0.112 5,0.213 5,0.269 0,0.412 9;MAPE为0.525 0%,0.692 3%,2.621 2%,1.311 2%;预测精度及对局部波动的预测能力均高于BP、GS-SVM、GA-SVM和PSO-SVM模型,研究结果可为尾矿坝变形预测提供模型支撑。 相似文献
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将传统SBR的曝气和沉淀过程在时间上进行分段,在不同段数厌氧、好氧、缺氧状态交替运行条件下,考查了分段式SBR工艺的运行情况,并与传统SBR进行了对比研究;通过设计正交试验确定了传统SBR、二段式SBR和三段式SBR最佳运行参数.结果表明:三段式SBR对COD、NH 4-N、总磷的去除率可以达到97.33%、96.63%、99.76%;二段式SBR对COD、NH 4-N、总磷的去除率可以达到96.98%、93.45%、98.63%;传统SBR对COD、NH 4-N、总磷的去除率可以达到95.87%、88.47%、98.15%,由此可见分段式SBR较传统SBR对有机物、NH3-N和总磷有较好的去除效果. 相似文献
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人工神经网络在预测深基坑周边地表沉降变形中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
深基坑开挖引起的周边地表变形预测是一个复杂非线性问题,引起地表沉降的影响因素很多,各因素之间呈高度的非线性关系。传统的基坑用边地表沉降变形预测方法存在着一定的局限性,其预测精度有待提高,而人工神经网络是一种多元非线性动力学系统,可以灵活方便地对多成因的复杂未知系统进行高度建模,实现全面考虑各种主要影响因素的深基坑周边地表沉降变形预测。本文介绍了误差反向传播(BP)网络模型的结构、学习过程及其算法的改进,径向基函数(RBF)网络模型的结构及其学习过程;分析了影响深基坑开挖周边土体沉降变形的主要影响因素;以25个基坑工程的地表沉降实测资料为训练样本,建立了11个输入影响因素的BP神经网络模型和RBF神经网络模型,通过对样本的学习训练过程及对5个检验样本的预测精度,说明了人工神经网络用于预测基坑周边地表沉降的可行性和准确性。 相似文献
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1000.
主成分分析法在三江交汇处水质分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文应用主成分分析法,利用三江交汇处的三个断面从1984年到1998年的监测资料对交汇处的水质做分析,分析前先对量化数据标准化处理,处理后提取主成分,并且计算其贡献率和累计贡献率,再由相应的特征向量得到主成分的线性表达式。结果表明:五项影响因素中,三个断面桔水期均受亚硝酸盐氮的影响比较大,丰水期和平水期均受悬浮物和化学需氧量的影响比较大。交汇前,小南门断面的水质综合污染最严重,凉姜沟断面的水质综合污染最轻;交汇后,三江口断面的水质在两者的缓冲下,水质综合污染居中。则说明主成分分析法为河流的综合治理提供了科学依据。 相似文献