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521.
522.
针对滑坡位移时间序列含大量噪声、具有明显的非线性等特征,本文提出了一种基于粒子群优化(PSO)的小波分析(WA)-支持向量机(SVM)滑坡位移预测模型(即WA-SVM模型)。该模型在混沌分析的基础上,首先用WA将滑坡位移序列分解成不同频率的分量,然后采用PSO算法优选SVM模型参数,并利用SVM模型预测各分量值,最后将各分量预测值组合得到最终预测值。结合滑坡位移序列实例,将基于粒子群优化的WA-SVM模型的预测结果与WA-BP模型、单独SVM模型进行对比,结果表明该滑坡位移序列存在混沌特性,基于粒子群优化的WA-SVM模型克服了噪声的干扰和参数优选的问题,具有较高的预测精度和预测效率,为滑坡位移的预测提供了一种新的方法。 相似文献
523.
随着当今世界面对巨大的电力需求和环境压力,燃气-蒸汽联合循环机组凭借其热效率高、清洁环保、自动化水平高的优势,应用越来越广。天然气增压机是该机组的核心设备,其作用是将天然气加压后供给燃机进行燃烧。本文阐述了工变频同步无扰切换技术在增压机的应用和基本原理,以及增压机工变频两种工况下的保护配置方式。同时介绍增压机在工变频切换过程中造成差动保护误动作的原因分析及处理方法。 相似文献
524.
基于AHP和向量模法的宜昌市水环境承载力研究 总被引:4,自引:0,他引:4
基于宜昌市水环境现状,从水资源、水生态、社会经济3个方面考察水环境承载力,构建了宜昌市水环境承载力指标体系,选取对数函数作为单项指标的承载度模型,采用层次分析法计算各个指标的权重,基于统计年鉴资料和当地的发展规划,运用向量模法对2005-2020年的宜昌市水环境承载力进行评价和分析。结果表明,近几年宜昌市水环境整体上处于中等偏上水平,承载力值维持在0.55左右,并且该状态将一直维持到2015年,但伴随着宜昌市社会经济的发展,人口规模的扩张,水资源因子将会是宜昌市水环境承载力的限制因素,可以预知,如果宜昌市保持现有经济结构和发展速度,2020年宜昌市水环境承载力值将有所下降,届时水环境问题势必影响到宜昌市生态环境、社会经济和人民生活。 相似文献
525.
陈伟东 《资源节约和综合利用》2013,(11):96-97
低压空气压缩机在发电企业中普遍配置,是发电生产过程不可或缺的辅助设备,而频繁的启动会缩短电机的寿命,增加故障率.增加用电量。为减少低压机的启动频率,本文从人为、机械、用法、材料、环境五方面出发,以新安江电厂为个例进行原因分析,并根据实际情况提出解决方案.总结出低压机长久高效运行的技术措施 相似文献
526.
空调系统作为武器装备管理系统的一部分,在国防工程中的作用至关重要,致使其结构和功能日益复杂,因此对自动检测提出了更高的要求。为了有效地提高空调系统故障诊断的效率和精度,本文提出了一种基于主成分分析(PCA)特征提取的支持向量机(SVM)混合诊断模型。该模型首先进行归一化预处理,消除奇异数据;然后利用主成分分析对数据属性进行简约,消除冗余信息并进行特征提取,支持向量机进行故障诊断;最后采用网格搜索法和交叉验证法对SVM的惩罚函数和核函数参数进行寻优。通过实例验证表明,整个处理过程将诊断识别率从58.018 1%提高到了99.953 6%,能有效地进行空调系统的故障诊断和定位,并可实现故障的准确区分。 相似文献
527.
烃类沸点的定量构效关系研究 总被引:1,自引:0,他引:1
应用CODESSA软件计算296种烃类物质的分子结构描述符,分别用启发式回归(HM)和最佳多元线性回归(B-MLR)筛选计算出的所有分子描述符,并建立沸点的线性回归模型。用B-MLR方法筛选出的4个描述符作为支持向量机(SVM)的输入建立了非线性模型。预测结果表明:所建立的模型稳健,泛化能力强,预测误差小。非线性模型(R2=0.9905,RMSE=10.2295)的性能优于线性回归模型(HM:R2=0.9819,RMSE=14.0606;B-MLR:R2=0.9842,RMSE=13.1058),预测效果令人满意。 相似文献
528.
529.
本文针对中国建筑施工企业安全管理现状,以企业预警管理论和现代施工安全管理理论为指导,结合建筑安全施工的实践与经验,建立基于支持向量机的安全预警模型,构建具有自我调节、自我适应能力的建筑施工安全预警管理体系。根据建筑施工现场的调查,经过分析,应用支持向量机预警模型进行预警研究,通过预警的结果,分析建筑施工现场的安全程度。这为建筑施工现场减少事故的发生提供了一定的参考。 相似文献
530.
基于定量结构一性质相关性(QSPR)原理,研究了烃类及其衍生物闪点、沸点与其分子结构间的内在定量关系。应用CODESSA软件计算384种烃类及其衍生物的分子结构描述符,建立了闪点和沸点的QSPR模型。用最佳多元线性回归(B.MLR)方法筛选得到的分子描述符建立了线性回归模型。用B-MLR方法所选择的5个描述符作为支持向量机(SVM)的输入建立了非线性模型。所有的化合物被分为训练集和测试集,对每个模型的训练集和测试集的复相关系数、交互验证系数、均方根误差等进行了计算,并用测试集对模型的预测能力进行检验,预测结果表明:预测值与实验值均符合良好,所建立的闪点模型稳健,泛化能力强,预测误差小,预测的效果令人满意,但沸点的模型预测效果有待加强。相比烃类物质的模型,加了衍生物的模型性能均有所下降。 相似文献