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声速误差是多波束水深地形测量主要误差源之一,通常采用现场声速剖面测量的方式加以改正,但在深远海多波束水深地形测量时,现场获取全深度的声速剖面并非易事。针对这一问题,利用东南印度洋海洋调查工作中采集到的17个站位的CTD数据,将所有站位声速剖面拓展到全深度,采用经验正交函数分析法(Empirical Orthogonal Functions, EOF)构建调查区声速剖面场,可获得声速剖面场内任意一点的声速值。然后通过EOF重构声速剖面场获得的声速值对测区内多波束水深地形数据进行改正,并与实测声速剖面对多波束水深地形数据的改正结果进行对比,结果表明,5 000 m水深范围内2种声速改正结果相差很小,EOF重构法对深水多波束的声速改正满足水深测量的要求。 相似文献
32.
采用两种不同运行模式的间歇曝气序批式活性污泥反应器(IASBR)处理农村废水,反应器连续稳定运行235d,考察了5个工况下,缺氧/好氧循环次数、进水碳氮比(C/N,质量比)、水力停留时间(HRT)等对总有机碳(TOC)、氨氮、TN、TP去除效果的影响。在进水C/N低时,缺氧/好氧循环次数为4的1~#IASBR的脱氮效率及稳定性明显比缺氧/好氧循环次数为2的2~#IASBR高,而脱碳和除磷效果无显著差异。氨氮去除方面,在进水C/N较低的工况1(C/N平均为2.3)、工况2(C/N平均为2.2)和工况4(C/N平均为2.0)下,1~#IASBR的出水氨氮质量浓度明显比2~#IASBR更低,而在进水C/N相对较高时两者无显著差异。TN去除与氨氮去除有类似规律。构建以进水TOC、氨氮、TN、TP、C/N和HRT、缺氧/好氧循环次数为输入的反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型,对TOC、氨氮、TN、TP的去除率进行模拟预测,结果显示以上4个输出参数在训练组中的预测结果和实际检测结果之间绝对平均误差分别为2.65%、5.27%、3.56%、34.56%,在测试组中的预测结果和实际检测结果之间绝对平均误差分别为2.74%、3.40%、5.13%、28.32%。 相似文献
33.
为了研究电力系统的连通可靠性,介绍了网络连通性分析中常用的三种算法(图论法、模糊数学法、Warshall算法)及各自存在的问题。针对现有算法在求解传递闭包过程中未考虑对角线元素的问题,提出了基于 Warshall算法的假定算法。对此算法进行探讨后提出了可以避免偏差和考虑对角线元素处理的三角形算法,并进行推理及证明。基于川北地区 110 kV 发电站与变电站的可靠性,进行了电力系统连通可靠性的实例分析,对比验证了三角形算法的高效性。为大型网络系统连通可靠性分析提供了理论依据。 相似文献
34.
近年来中国城市级视频管理系统发展迅速,技术向高清化、大数据化方向发展,导致数据量急剧增长,如何充分发挥价值并进行合理应用成为视频行业新的难题.随着云计算、大数据、机器视觉技术的快速发展,视频数据的图像分析成为解决难题的最佳方案.机器分析包括图像的编码和解码、运动目标的结构化信息、视频浓缩、知识库结果比对等应用.通过分析... 相似文献
35.
36.
面源模式的通用算法探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了矩形面源扩散模拟计算的数值积分法和中心虚点源法,以及二者结合的综合法,并用算例进行了计算精度、计算速度和结果连续性的对比.结果表明:与传统的后置虚点源法及其改进算法——谷清经验法相比,该算法与理论真值的相对误差可从20%以上降低到3%以下,并且可以准确地反映风向和面源的形状,但在计算量上要增大十几倍到上百倍.对于任意不规则面源,提出了正方形分割算法,并对分割正方形的取舍采用简便的重心判断法,以准确方便地模拟其形状.综合运用笔者提出的适于机算的通用面源算法,对不同的计算任务权衡速度和精度采用合适的算法,可以处理各种气象条件下任意形状面源的扩散计算,并可取得理想的计算精度. 相似文献
37.
在二维主成分分析方法的基础上,结合拉普拉斯算子提出了一种新的加权方法.这种方法不同于非监督学习的二维主成分分析方法,突出了各聚类间的差异,在强调人脸重要部位信息的同时保留了人脸轮廓信息,从而更有利于分类和识别.使用这种二维加权主成分分析方法在ORL数据库上与二维主成分分析方法进行对比测试,实验结果表明,该方法比普通的二维主成分分析方法具有更优的性能,并且在提高识别率的同时算法的复杂度并没有明显增加. 相似文献
38.
39.
40.
以影响太湖入湖河流水质的24个因子值为研究对象,将PSO算法与SVM算法相结合。PSO算法用于优化SVM算法的参数c和g,以利于快速、高效地确定c和g的全局最优值;SVM算法基于最优的c和g,分别以24,21,18,15,12,9和6个因子作为特征向量预测水质的污染程度。结果表明,当特征向量为9个影响因子时预测率最高。其参数c=18.56,g=1.35,对应的预测率为:全局预测率92.59%,重度污染水质预测率88.89%,轻度污染水质预测率94.45%。因此,通过PSO和SVM混合算法,可以确定影响太湖入湖河流水质的主要因子,利用这些主要因子对水质进行预测预警,不但可以节省时间,而且可以得到精确的结果。 相似文献