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边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明:和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。 相似文献
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我们整个的项目是围绕着倡节能,促环保进行的,将节能环保与现代技术相连接。拯救地球、保护环境、节约能源,是我们共同的责任。该平台可以清楚的看见个人或集体使用水电量的多少与变化,还可以通过记录将个人的使用与官方平均数据相比较,从而根据此来设置一些等级和奖励,来激励学生时刻节约资源的行动。我们进行了生态学,物理学,心理学等方面的了解和探究,但在网络平台搭建的过程中遇到了很棘手的问题,在IC卡的制作方面我们的能力和条件还不足以满足IC卡的制作,经过探讨我们转换思路使问题得到了比较好的解决。最后我们进行了项目的宣传工作,该项目取得了阶段性的良好进展。 相似文献
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在通讯设备爆炸式增长的时代,移动边缘计算作为5G通讯技术的核心技术之一,对其进行合理的资源分配显得尤为重要。移动边缘计算的思想是把云计算中心下沉到基站部署(边缘云),使云计算中心更加靠近用户,以快速解决计算资源分配问题。但是,相对于大型的云计算中心,边缘云的计算资源有限,传统的虚拟机分配方式不足以灵活应对边缘云的计算资源分配问题。为解决此问题,提出一种根据用户综合需求变化的动态计算资源和频谱分配算法(DRFAA),采用"分治"策略,并将资源模拟成"流体"资源进行分配,以寻求较大的吞吐量和较低的传输时延。实验仿真结果显示,动态计算资源和频谱分配算法可以有效地降低用户与边缘云之间的传输时延,也可以提高边缘云的吞吐量。 相似文献
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通过查阅参考文献,对人教版碳还原氧化铜实验进行思考,针对造成该实验成功率低的主要原因,从更换新的反应物角度尝试用甲烷、乙烷、乙炔、乙烯、肼等不同相态反应物对实验进行改进,经过理论分析,结合教学实际,从多角度对各相态反应实验进行探讨,得出肼还原氧化铜实验可行性最强,提出将碳还原氧化铜这一演示实验换成肼还原氧化铜的学生实验。 相似文献