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赵冰 《河南水利与南水北调》2020,49(1):48-49
国家在21世纪前十年经济空前发展,为了与新阶段的水利工程设施接轨,对在水利工程中占据主导地位的灌浆技术的研究也就需要趋时更新,以保证水利工程的质量,在这其中,优质的灌浆就是该项研究的主体部分,文章对灌浆技术施工加以分析,以保证水利工程的顺利运行。 相似文献
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随着大数据时代的到来,网络舆情数据呈现信息量大和领域覆盖广等特征。面对复杂的网络舆情数据时,传统单一模型预测能力有限,不能对舆情趋势进行有效预测。针对此问题,提出一种基于经验模态分解-自回归(EMD-AR)改进的组合模型——EMD-ARXG模型,应用于复杂网络舆情的预测。该模型利用经验模态分解算法对时间序列进行分解,然后通过自回归模型对分解后的时间序列进行各自趋势拟合,建立子模型。最后再对各个子模型进行重构,完成建模。另外,在利用自回归(AR)模型拟合过程中,为了减少拟合误差,采用极限梯度提升算法对残差进行学习,并使预测模型迭代更新,提高各个子模型预测精度。为验证EMD-ARXG模型的预测效果,该模型与小波神经网络模型和基于经验模态分解的神经网络模型进行实验对比。实验结果表明,在均方根误差(RMSE)、平均绝对百分误差(MAPE)和希尔不等系数(TIC)三项指标上,EMD-ARXG模型获得的结果均优于小波神经网络模型和基于经验模态分解的神经网络模型的结果。 相似文献
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铁路检测、监测领域产生海量的图像数据,基于图像场景进行分类对图像后续分析、管理具有重要价值.本文提出一种结合深度卷积神经神经网络DCNN (Deep Convolutional Neural Networks)与梯度类激活映射Grad-CAM (Grad Class Activation Mapping)的可视化场景分类模型,DCNN在铁路场景分类图像数据集进行迁移学习,实现特征提取,Grad-CAM根据梯度全局平均计算权重实现对类别的加权热力图及激活分数计算,提升分类模型可解释性.实验中对比了不同的DCNN网络结构对铁路图像场景分类任务性能影响,对场景分类模型实现可视化解释,基于可视化模型提出了通过降低数据集内部偏差提升模型分类能力的优化流程,验证了深度学习技术对于图像场景分类任务的有效性. 相似文献
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当微电网孤岛运行时,不平衡负载的接入不仅会造成逆变器输出电压畸变,也会影响多逆变器并联运行的功率均分。首先分析不平衡负载造成三相逆变器输出电压畸变的根本原因。在此基础上,结合分裂电容三相四线制拓扑和三维空间矢量脉宽调制(3D-SVPWM),提出一种零轴控制策略,实现输出电压零序分量的抑制和分裂电容的均压控制;同时,采用准谐振控制实现对输出电压负序分量的抑制。针对基于下垂控制的多逆变器并联运行情况,详细分析不平衡负载对输出功率均分的影响和基本关系,提出一种改进分序虚拟阻抗下垂控制方法,基于二次广义积分构造虚拟阻抗来减小各序分量下输出阻抗的差异,有效解决了不平衡负载造成的输出负序功率和零序电流无法均分的问题。仿真和实验结果验证了所提出方案的有效性。 相似文献
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根据生产实际,总结出了生产不同厚度玻璃时的锡槽纵向理想的温度制度,并根据玻璃带在锡槽中的温度-粘度关系计算,提出200t/d级锡槽宽段的合理长度和电加热布置方式. 相似文献