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51.
52.
为解决传统经验公式在预测气体泄爆中最大超压出现时的较大偏差或过于保守的问题,提出使用人工神经网络预测气体泄爆最大超压。基于124组实验数据,采用BP与RBF神经网络,通过优化算法计算与迭代循环对泄爆样本中的影响因素进行降维与选择,并确定2类神经网络本身在学习与计算气体泄爆样本时的相关参数。结果表明:PCA(主成分分析法)在当前样本条件下的降维效果较差,而通过迭代对比确认气体泄爆样本中的5类特征全部保留时神经网络的训练模拟效果最好;通过对124组实验数据进行随机挑选训练集与测试集的训练模拟结果发现,神经网络对气体泄爆中最大超压的预测效果较好;通过对比Molkov提出的和经Fakandu等改进的NFPA 68经验公式以及2类神经网络的预测结果表明,神经网络相比于传统气体泄爆经验公式具有明显优势。 相似文献
53.
为促进铁路综合数字移动通信系统(GSM-R)语音组呼业务(VGCS)正常运用,以保障在非正常状态下和紧急情况下处置危及铁路行车安全的重要事项顺利进行,通过分析GSM-R的VGCS实现原理和实施技术方案,结合2个在铁路通信网中实际发生的VGCS运用异常的典型案例,分析业务运用异常的案例问题发生的根源,重点研究GSM-R系统与调度通信系统间VGCS流程,并优化与调整实施方案。研究表明:通过优化与调整GSM-R与调度通信系统间VGCS实施方案,可避免在铁路枢纽或跨局地区等复杂条件下GSM-R的VGCS运用异常问题。 相似文献
54.
56.
为解决煤矿瓦斯有效抽采半径难以快速准确确定的问题,采用基于Adam算法优化DNN(深度神经网络)方法来预测瓦斯抽采半径。查阅文献共收集已得到验证的970组数据集,每组数据选取煤层瓦斯初始渗透率、钻孔直径、抽采时间、地应力、煤层初始瓦斯压力作为预测模型的5个特征量,有效抽采半径作为目标输出值。接着预测模型进行不断学习和训练,最终训练得到1个最优的瓦斯有效抽采半径预测模型。利用训练好的最优预测模型结合Python语言开发出计算有效抽采半径的软件,并使用该软件在四季春煤矿和鹤煤六矿进行有效抽采半径预测的工程实例研究,验证该软件预测抽采半径的实用性和准确性。研究结果表明:通过使用开发的软件,可快速且较准确地计算出矿井瓦斯有效抽采半径,可为暂不具备现场测试条件的矿井抽采设计提供一定的参考依据。 相似文献
57.
为了提高缺失数据下煤与瓦斯突出预测准确率,提出1种基于链式支持向量机多重插补(MICE_SVM)的鲸鱼优化算法(WOA)-极限学习机(ELM)预测模型,以淮南朱集矿区为例,选取5个煤与瓦斯突出影响指标作为模型特征,采用提出的MICE_SVM算法插补突出事故数据中缺失值,利用WOA优选ELM输入层权值及隐含层阈值,构建煤与瓦斯突出预测模型,将插补后数据用于WOA-ELM模型的训练与测试,并与其他模型的预测效果对比。研究结果表明:MICE_SVM插补前、后的有突出数据预测准确率分别为83.02%,90.41%,MICE_SVM显著提高了有突出预测准确率,对无突出和整体的预测准确率提高不明显;数据插补后WOA优化ELM对无突出、有突出和整体的预测准确率分别为97.94%,96.25%,96.48%,较优化前分别提高了5.79%,5.84%,5.55%,数据插补后WOA-ELM为最佳预测模型。 相似文献
58.
河流健康受水文条件、人类活动干扰等因素影响存在季节性特点。作为以维护河流健康为目标的生态调度,在四季变化明显的北方地区也应具有分时期的特性。以辽河干流为研究区域,以月为单位对其河流健康进行评价,探讨河流健康的年内变化规律。研究表明辽河干流河流健康状况存在明显的分期特性,不同时期健康状况差异较大。基于上述特点,提出以分期生态调度的方式来改善河流健康,并划分出封冻期、汛前枯水期、汛期、汛后枯水期4个时期。同时确定出封冻期的最小生态需水、枯水期的河流自净需水、汛期的输沙需水的需水要求。最后耦合出辽河干流生态流量过程并与Tennant法比较,表明该流量过程符合天然的径流节律,能更好地维护河流健康 相似文献
59.
数字产业化与产业数字化是数字经济的"双重向度",其耦合协调程度对于优化数字经济发展结构具有重要意义.揭示与阐述数字产业化与产业数字化的耦合机理,建立评价两者耦合协调度的理论模型,设计评价两者耦合协调状况及趋势的指标体系,运用长江经济带11省市2013~2018年的面板数据,实证分析长江经济带数字产业化与产业数字化的耦合协调度.结果表明:长江经济带数字产业化水平和产业数字化水平稳步提升,总体耦合协调度区域差异明显,存在数字产业化滞后产业数字化的趋势.从加快推进新型数字产业发展、以"新基建"助力传统产业数字化转型、为区域间数字经济协调发展和区域内数字化转型构建更好制度体系、加强数字人才培养和激励等方面,提出促进我国数字产业化与产业数字化融合发展的政策建议. 相似文献
60.
基于改进粒子群算法和元胞自动机的城市扩张模拟——以南京为例 总被引:1,自引:0,他引:1
为合理利用多智能体算法解决城市扩张动态模拟问题,基于地理学理论和社会学规律对粒子群算法进行有针对性的改进,提出分段式粒子群算法(SPSO),并结合元胞自动机模拟复杂时空过程的能力,构建出适用于城市扩张模拟的地理元胞自动机SPSO-CA。在SPSO-CA中我们利用多时像的土地利用数据、交通路网数据和地形数据,挖掘出1995~2000年南京城市扩张的土地转换规则。再由此规则实现1995~2008年的南京市城市扩张过程的动态模拟。最后对比SPSO-CA、PSOCA及NULL模型结果得:SPSO-CA总精度86.3%,Kappa系数为0.792,Moran’s I为0.078,PSO-CA总精度83.6%,Kappa系数为0.755,Moran’s I为0.054,NULL模型总精度81.9%,Kappa系数为0.741,真实的Moran’s I为0.072。这表明无论是总精度还是空间一致性,SPSO-CA都优于PSO-CA和NULL模型,即用SPSO-CA模拟城市扩张是可行的。 相似文献