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521.
522.
《环境监测管理与技术》2008,20(1):56-56
江苏省政府与国家开发银行《关于太湖水环境治理合作协议》签字仪式2008年1月15日在南京举行,江苏省委常委、常务副省长赵克志,国家开发银行党委副书记、副行长姚中民出席签字仪式并讲话。双方还就太湖治理项目及京沪高速铁路建设项目的合作事宜进行会谈。 相似文献
523.
基于支持向量机的尾矿库灾害区域预警 总被引:6,自引:4,他引:2
尾矿库区域安全预警可以及时掌握区域内尾矿库安全态势的变化,防患未然,为尾矿库安全决策提供基础信息,具有重要的意义.建立一个高度自动化、智能化的区域安全预警系统,将在尾矿库的安全管理体系中发挥积极的作用.在确定尾矿库区域预警指标体系的基础上,本文首先介绍了支持向量机的基本原理,其次介绍了模型样本的生成方法,然后说明了怎样实现模型,最后举出实例. 通过该方法可以确定尾矿库的预警等级,从而为有效预防事故的发生提供了依据. 相似文献
524.
湿式氧化铜基催化剂稳定性及溶出机理的探究 总被引:1,自引:0,他引:1
主要介绍了催化湿式氧化中铜系列催化剂稳定性的影响因素,考察了不同制备方法及工艺参数对催化剂稳定性的影响,研究了湿式处理的反应温度、氧气分压对铜溶出的影响,探讨了催化剂的溶出机理,为湿式氧化的广泛应用提供技术支持。 相似文献
525.
财政政策手段支持捉业劳动力就业培训是一项十分重要的政策创新,取得的实际成效也十分显著,但也不可避免地存在着诸多不足和问题。这就要求必须进行多方面的政策调整,如加大财政投入、正确定位财政资金使用方向、创新财政资金管理使用方式、整合基础教育和职业教育资源、构建就业培训的长效机制、建立市场准入制度及完善培训的配套政策等。要创造条件建立农业剩余劳动力就业培训的长效机制,构建具有更强优势和更强带动能力的劳务产业体系。 相似文献
526.
依据高压断路器振动信号特性,提出一种自适应白噪声完整经验模态分解( complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与样本熵相结合的高压断路器故障特征提取方法。首先利用CEEMDAN将分闸振动信号分解成一系列内禀模态函数(intrinsic mode function,IMF),然后利用相关系数法与归一化能量筛选包含信号主要特征信息的前7阶IMF分量,求取其样本熵作为特征量,最后采用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine,SVM)分类器,对断路器不同故障类型进行分类识别。实验结果表明该特征提取方法能准确提取振动信号特征量,输入PSO-SVM诊断高压断路器故障能取得良好的效果。 相似文献
527.
528.
近年来中国北方春季沙尘暴频繁发生,土地沙漠化地质灾害问题日趋严重,已对当地的经济发展和人民生命财产的安全构成威胁,研究土地沙漠化影响程度及发展趋势显得尤为重要。以下辽河平原作为研究对象,结合研究土地区沙漠化的规模大小和空间分布情况,将涉及的新民、辽中、台安、盘山和黑山等5个县采取多源信息复合方式进行实地调查,总结出该区域土地沙漠化类型有沙地、固定沙丘、半固定沙丘、流动沙丘等,确定了“土壤质地(C1)”、“植被状况(C2)”、“沙丘类型(C3)”和“裸沙占地百分比(C4)”等4个自然评价指标,将土地沙漠化程度级别划分为轻度(<50)、中度(50-70)和重度(>70);结合本地区土地沙漠化程度的实际情况进行定性定量评价,利用传统的层次分析法(AHP)确定指标权重,通过层次分析法(AHP)分别与随机森林模型(RF)和支持向量机模型(SVM)结合运算,对下辽河平原土地沙漠化程度及发展趋势进行了分类预测。经过对模型进行参数调优和对数据集优化,最终RF模型的AUC值达到了0.89,优于SVM模型的AUC值(0.73),表明随机森林模型更适用于研究区沙漠化的分类预测。采用7?3的比例对... 相似文献
529.
基于长沙市2018—2020年逐日日最大电力负荷和同期逐日气象要素数据,统计分析了日最大电力负荷的变化规律及节假日/周末效应。用趋势法分离出气象敏感负荷,并将气象敏感负荷与气象要素做相关性分析,最后用支持向量机方法和多元线性回归法对负荷进行模拟预测。结果表明:长沙市日最大电力负荷在一年内有2个峰值,分别出现在夏季和冬季,长沙市日最大电力负荷整体呈现增长趋势。日最大电力负荷的节假日/周末效应不明显。在春季和秋季,气象敏感负荷和气象因子的相关性较差,在夏季和冬季,温度是影响气象负荷最重要的气象因子。支持向量机方法对长沙市日最大电力负荷模拟效果较好,且加入综合气象指数使得模拟结果变好。 相似文献
530.
为评价城市供水管网的安全性,保障其正常运行,笔者基于多元分类最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法,在对城市供水管网安全运行影响因素总结与分析的基础上,构建供水管网安全性评价的指标因素集与评价模型,通过对有限的经验数据的学习,建立供水管网安全性与其影响因素之间的非线性关系。运用该模型进行实例仿真模拟,通过与实际安全等级及BP神经网络模型预测安全等级之间的对比表明:基于LS-SVM的供水管网安全性评价方法具有较高的精度,正确分类率可以达到83.33%。 相似文献