基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

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。     

浅谈高效节能环保性平台建设

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。     

基于能量检测的频谱感知算法性能研究

文章提出一种更精炼的能量检测算法(Improve Energy Detection,IED),该算法能避免瞬时信号能量下降造成的错误检测。实验结果表明,它能够在保持类似复杂度和计算成本水平的同时优于传统能量检测算法,精确判别信道中是否只存在噪声,有效地降低了能量检测的复杂度,提高了检测的可靠性。     

碳还原氧化铜实验探究

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。     

深度学习识别光网络单元故障的设计与应用

为解决依赖装维上门鉴别光网络单元故障带来的不便,可以从机器视觉入手实现自动化故障识别。近年,ImageNet挑战赛的成功推动了物体识别技术的跨越式发展,特别是基于卷积的深度学习技术在视觉识别方面已经达到人类水平,为光网络单元故障的自动识别提供了技术基础。文章对识别光网络单元的工作状态进行了研究,将设备工作状态分为7个场景,提出了利用手机APP采集图片识别故障的解决方案并投入了实际生产;重点阐述了深度学习模块的设计与实现,提出一种通过算法整合的方式综合运用物体检测和图像分类算法,分3阶段逐步求精,解决了图片过滤,光网络单元型号和状态识别等问题,实现了基于计算机视觉自动识别光网络单元故障。从数据上看产品的端到端准确率超过84%,识别速度达到10 FPS,月均提供服务超过1万人次,在减少用户等待的同时节约了人力资源。     

2~#加氢裂化V105顶放空线焊缝开裂原因分析

从工程施工质量角度分析茂名石化2~#加氢裂化装置V105顶管道焊缝开裂在安装施工过程中,由于存在材料代用,接头组对,焊缝施焊,焊后热处理等环节控制不当,安装质量没有达到设计和工程质量标准要求,导致工程投用后焊缝开裂失效。     

矿井需风量计算方法改进

针对传统理论计算矿井需风量与实际总有出入,对矿井风量进行了更贴近实际的分析.将矿山井下柴油设备需风量严格按照污风稀释规律进行计算,同时将以人员呼吸及柴油设备排污需要分别校核风量的方式,改进为综合考虑人员呼吸及柴油设备排污进行需风量计算.经实践检验,该需风量计算方法思路清晰,逻辑合理,可在实践中进行应用.