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为准确分析基坑沉降变性规律,基于现场监测数据,通过卡尔曼滤波对趋势项及误差项进行分解,采用M-K检验对发展趋势进行评价,利用优化广义回归神经网络和差分整合移动平均自回归模型,构建基坑沉降分项预测模型,并将预测结果与发展趋势评价结果对比分析,以实现基坑沉降变形规律综合研究。结果表明:卡尔曼滤波能有效分解基坑沉降数据趋势项与误差项,相较于传统小波分解效果更佳;基坑沉降呈持续增加趋势,但趋势性逐渐减弱;预测结果相对误差均值均不大于2%,预测模型精度较高;沉降变形会进一步增加,但增加速率明显降低,与发展趋势分析结果一致,两者相互佐证分析结果准确性。研究结果为基坑沉降变形规律分析提供新思路。 相似文献
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降低味精废水COD的方法研究 总被引:8,自引:0,他引:8
本文采用物理法,对味精生产废水进行处理。探讨了工艺过程中的有关因素。结果表明,废水去菌体后,经活性炭固定床多段穿流吸附,COD_(cr)去除率可达95%以上。 相似文献
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日本道荣纸业公司开发成功将废纸再生过程中排水沉降的泥浆碳化成颗粒,制成吸水性高的土壤改良剂.计划1999年春投入市场。 相似文献
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