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自然贮存场自然环境剖面归纳处理 总被引:3,自引:2,他引:1
针对某自然贮存场近几年的自然环境因素数据,应用小波分析理论对温度数据的周期分量和随机分量进行了分离.在数据分离的基础上,根据阿仑尼斯方程对年温度数据的周期分量,进行了等效平均,获得以热天、冷天划分的年恒定温度剖面.根据Manson-coffin模型对温度数据的随机分量进行了等效循环处理,最后综合得到贮存场的试验室模拟试... 相似文献
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对自动在线监测设备监测数据质量保证系统进行了研究,并在在线监测系统的硬件环境、管理体制和软件系统三个方面进行了具体的分析和研究. 相似文献
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Reliability data reflects equipment safety and provides a reference for setting inspection period, thereby serving as crucial information for the implementation of equipment integrity management policies. The calculation foundation of reliability data is maintenance records of adequate data quality. However, maintenance records of doubtful quality are common. Despite excluding poor quality recodes and using only the remaining maintenance recodes to calculate the reliability data, the calculated results generally lack a sufficient degree of confidence. This study applied data mining technology, including quality metrics, the association rule, and clustering, to explore the cause of low-quality maintenance data. The results revealed that the low data quality of maintenance records was due to ineffective maintenance policies, the low integrity of key system columns, nonadherence to the policy, and misunderstanding of column definitions. The proposed method successfully identified the causes of low-quality maintenance records. By incorporating the method into the function module of a CMMS, operators can equip the system with self-diagnosis, self-supervision, and continuous optimization functions. 相似文献
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以2007年西北太平洋海域Argo海表面温度、经纬度、深度为输入参数,利用LM-BP神经网络,构建了西北太平洋海水温度模型。将均方根差以及Pearson相关性系数作为检验指标,利用2008年和2009年的Argo数据对模型进行了检验。检验结果为:2008年均方根误差为0.714 0℃,Pearson相关性系数为0.996 8;2009年均方根误差为0.761 5℃,Pearson相关性系数为0.9965。表明所建立的基于LM-BP神经网络的Argo数据西北太平洋海水温度模型是可行的。 相似文献
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本文利用分布式数据库技术着力研究和开发了江苏省地震局的测震数据库、前兆数据库的共享、管理与集中发布技术。主要运用JSP(Java Server Page)技术及PHP(Hypertext Preprocessor)语言对测震的JOPENS系统中MySQL数据库、EQIM数据库、及前兆Oracle数据库等进行进一步地开发。搭建了一个行业内跨计算机操作平台的可视化的地震科技数据共享、交换及管理平台,实现了多种地震科学数据的(例如近、远震地震信息、各学科的运行率等)在线可视化、基于Google Map检索的地震信息服务等。 相似文献
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Statistical and Hybrid Methods Implemented in a Web Application for Predicting Reservoir Inflows during Flood Events 下载免费PDF全文
Tingting Zhao Barbara Minsker Fernando Salas David Maidment Vesselin Diev Jacob Spoelstra Prashant Dhingra 《Journal of the American Water Resources Association》2018,54(1):69-89
Reservoir management is a critical component of flood management, and information on reservoir inflows is particularly essential for reservoir managers to make real‐time decisions given that flood conditions change rapidly. This study's objective is to build real‐time data‐driven services that enable managers to rapidly estimate reservoir inflows from available data and models. We have tested the services using a case study of the Texas flooding events in the Lower Colorado River Basin in November 2014 and May 2015, which involved a sudden switch from drought to flooding. We have constructed two prediction models: a statistical model for flow prediction and a hybrid statistical and physics‐based model that estimates errors in the flow predictions from a physics‐based model. The study demonstrates that the statistical flow prediction model can be automated and provides acceptably accurate short‐term forecasts. However, for longer term prediction (2 h or more), the hybrid model fits the observations more closely than the purely statistical or physics‐based prediction models alone. Both the flow and hybrid prediction models have been published as Web services through Microsoft's Azure Machine Learning (AzureML) service and are accessible through a browser‐based Web application, enabling ease of use by both technical and nontechnical personnel. 相似文献
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