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891.
为了提高相关向量机(RVM)在区域滑坡敏感性评价中的预测能力,提出了基于二阶锥规划的多核相关向量机 (SOCP-MKRVM)预测模型。以四川省低山丘陵区为例,选取了8个滑坡孕灾因子训练RVM预测模型,并分别运用受试者工作特征曲线(ROC)和滑坡点密度2种方法对预测结果进行验证。通过与单核RVM模型的对比分析,结果表明:SOCP-MKRVM模型提高了对区域滑坡敏感性的评价能力,预测精度提高到71.33%,ROC曲线下面积达到0.741,滑坡点密度分布更加合理,两低敏感区之和为0.89个/100 km2,两高敏感区之和为6.54个/100 km2。 相似文献
892.
通过扫描电镜(FE-SEM)、能谱分析(EDX)、X射线衍射(XRD)、LMS-30激光粒度分析等室内试验探究了尾矿库内存在的酸、碱离子对尾矿颗粒的沉降、微观形貌、物质组成以及粒径级配的影响;建立酸、碱影响下的孔隙比与渗透系数的数学关系模型,并将建立的模型用来表征尾矿库内的应力渗-流场两场耦合机制,实现代入有限元计算软件的目的。结果表明:化学因素的存在影响着尾矿颗粒的多项性状,酸性环境下尾矿颗粒发生溶蚀,部分金属元素流失;碱性环境下尾矿颗粒间生成胶结物质,孔隙出现以含氢氧化铁为主的絮状、团簇状堵塞物,改变了渗流速度;尾矿库内浸润线高度在碱性、中性、酸性环境下依次降低,而渗流速度依次升高。 相似文献
893.
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
894.
为了对某矿业有限公司低铜废石综合回收利用项目可能产生的职业病危害因素进行辨识、分析和评价,采用检查表、类比法相结合的原则对该项目的铲装、破碎、运输、筑堆等工艺进行分析评价,并利用经验法对浸出、萃取电积工艺进行分析评价。结果表明:类比工程中绝大部分粉尘、噪声检测点的浓(强)度符合国家标准;化学毒物、工频电场接触浓(强)度符合国家标准;电积车间的通风满足要求;萃取车间的事故通风能力不足。评价方法及通风计算方法对同类项目具有借鉴意义。 相似文献
895.
探讨了双酚A(BPA)在湘江沉积物上的吸附/解吸特征.结果表明,BPA在湘江沉积物上的吸附主要以快速吸附为主,Freundlich模型能较好地描述其吸附等温线,沉积物有机质中的碳黑物质和孔隙填充相引起了BPA的非线性吸附和解吸滞后行为;沉积物对BPA的吸附是一个放热过程,主要是自发的焓推动的物理吸附;随着沉积物浓度的增大,单位沉积物上的BPA吸附量减少;随着离子强度的增大,单位吸附量也随之增大;在酸性条件下,单位沉积物上的BPA吸附量随着pH值的增大而减少,在碱性条件下这种影响不显著. 相似文献
896.
为探究厦门汀溪水库溶解有机氮(DON)对有毒藻种的生物有效性及其化学本质,采用水样分子质量和极性分级技术,进行铜绿微囊藻 (Microcystis aeruginosa)培养实验.结果表明,汀溪水库中DON含量呈季节性差异,在枯水期比较高,而丰水期比较低.汀溪水库DON在不同季节中的主要成分都是疏水组分和>3kDa组分.汀溪水库DON的生物有效性为65.20%.较疏水组分和>3kDa组分而言,亲水组分和£3kDa组分DON更易被铜绿微囊藻利用.从水环境和水源保护角度出发,应首先考虑消除DON中的亲水性组分和小分子质量组分. 相似文献
897.
898.
选取东北三江平原沼泽湿地5种土地利用方式,共16个土壤剖面,对土壤有机碳储量分布特征进行了研究.结果表明,不同土地利用方式下,土壤剖面有机碳含量与有机碳密度均呈自上而下降低的趋势,且随着深度的增加,垂直差异变小.开垦降低了土壤有机碳含量和有机碳密度,并改变了其在表层的分布结构特征.初步估算5种土地利用方式下土壤有机碳储量分别为:沼泽湿地1.58×104t/km2、退耕还湿地1.23×104t/km2、林地1.01×104t/km2、水田0.85×104t/km2、旱田0.99×104t/km2.开垦降低了湿地土壤有机碳储量,且对耕地的影响大于林地,而退耕还湿有利于土壤有机碳的固定及储量的增加. 相似文献
899.
炉渣与生物炭施加对稻田温室气体排放及其相关微生物影响 总被引:6,自引:0,他引:6
为了减少稻田温室气体排放通量,本研究对稻田土壤进行炉渣和生物炭单一施加和混合施加处理,并测定了早、晚稻拔节期和乳熟期CO_2、CH_4和N_2O排放通量及相关微生物(细菌、真菌、硝化细菌、反硝化细菌)的数量.结果表明,稻田施加废弃物可以减少温室气体的排放通量.在早、晚稻的拔节期,施加生物炭显著降低了CO_2和N_2O的排放通量(p0.05),混合施加显著降低了CO_2和CH_4的排放通量(p0.05),施加炉渣条件下3种温室气体的排放通量与对照组相比没有差异.施加炉渣或生物炭都显著降低硝化细菌的数量(p0.05),混施处理显著降低细菌、硝化细菌、反硝化细菌数量(p0.05),但显著提高了稻田土壤真菌/细菌比值(p0.05).在早、晚稻的乳熟期,炉渣、生物炭、混施处理能显著降低CH_4排放通量(p0.05),而生物炭处理显著降低N_2O排放通量(p0.05).炉渣处理显著降低细菌、硝化细菌、反硝化细菌数量(p0.05),生物炭处理显著降低细菌、反硝化细菌数量(p0.05),混施处理显著降低细菌、硝化细菌数量,并显著提高真菌/细菌比值(p0.05).温室气体排放与微生物数量之间的相关性分析结果表明,CO_2、CH_4排放通量与细菌数量呈显著正相关,与真菌/细菌比值呈显著负相关;而N_2O排放通量则与硝化细菌、反硝化细菌数量呈显著正相关. 相似文献
900.
为了解决将单传感器时域数据直接作为卷积神经网络(CNN)的输入所引起的损伤识别精度不高的问题,提出基于小波包变换(DWPT)和快速傅里叶变换(FFT)的卷积神经网络识别方法。以短钢梁桥现场试验测得的数据集为例,将单传感器数据样本分别进行 DWPT 和 FFT 变换,使用变换后的特征训练 1D‐CNN 网络,训练好的网络测试精度有明显的提升,其识别精度均高于多个传感器数据直接作为输入的识别精度。同时分析了对噪声样本和异源(结构上未曾参与网络训练的传感器)数据的识别情况,结果表明对含噪声样本先进行时频变换再训练网络能显著提升对噪声样本的识别精度,而且能改善训练好的网络难以对异源传感器数据进行识别的问题,最后通过卡塔尔大学看台现场试验数据进一步论证上述结论。 相似文献