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1.
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
2.
Woong-Kee Loh 《计算机、材料和连续体(英文)》2021,66(2):1251-1267
Many database applications currently deal with objects in a metric space. Examples of such objects include unstructured multimedia objects and points of interest (POIs) in a road network. The M-tree is a dynamic index structure that facilitates an efficient search for objects in a metric space. Studies have been conducted on the bulk loading of large datasets in an M-tree. However, because previous algorithms involve excessive distance computations and disk accesses, they perform poorly in terms of their index construction and search capability. This study proposes two efficient M-tree bulk loading algorithms. Our algorithms minimize the number of distance computations and disk accesses using FastMap and a space-filling curve, thereby significantly improving the index construction and search performance. Our second algorithm is an extension of the first, and it incorporates a partitioning clustering technique and flexible node architecture to further improve the search performance. Through the use of various synthetic and real-world datasets, the experimental results demonstrated that our algorithms improved the index construction performance by up to three orders of magnitude and the search performance by up to 20.3 times over the previous algorithm. 相似文献
3.
4.
多种退化类型混合的图像比单一类型的退化图像降质更严重,很难建立精确模型对其复原,研究端到端的神经网络算法是复原的关键.现有的基于操作选择注意力网络的算法(operation-wiseattentionnetwork,OWAN)虽然有一定的性能提升,但是其网络过于复杂,运行较慢,复原图像缺乏高频细节,整体效果也有提升的空间.针对这些问题,提出一种基于层级特征融合的自适应复原算法.该算法直接融合不同感受野分支的特征,增强复原图像的结构;用注意力机制对不同层级的特征进行动态融合,增加模型的自适应性,降低了模型冗余;另外,结合L1损失和感知损失,增强了复原图像的视觉感知效果.在DIV2K,BSD500等数据集上的实验结果表明,该算法无论是在峰值信噪比和结构相似性上的定量分析,还是在主观视觉质量方面,均优于OWAN算法,充分证明了该算法的有效性. 相似文献
5.
6.
7.
价值观的传播是一个缓慢的过程,在当前工业文明向生态文明过渡的时期,如何有效地提升民众的生态意识是值得探讨的问题。以生态审美意识传播为切入点,通过了解国内外主流的室内环境生态评估指标体系的前后变化,总结当前室内环境生态评估的变化趋势及其主要特征;从指标体系的变化中分析生态审美价值观的渗透方式,探讨当代室内环境生态评估对生态审美价值观传播的促进作用。最后,通过实验设定针对室内传统营造技艺应用的评估工具,并且在评估工具的使用过程中展示传播的模式与效用,通过评估反馈再一次验证室内环境生态评估对生态审美价值观的正向传播作用。 相似文献
8.
Transmission system restoration with co-optimization of repairs,load pickups,and generation dispatch
This paper studies the restoration of a transmission system after a significant disruption such as a natural disaster. It considers the co-optimization of repairs, load pickups, and generation dispatch to produce a sequencing of the repairs that minimizes the size of the blackout over time. The core of this process is a Restoration Ordering Problem (ROP), a non-convex mixed-integer nonlinear program that is outside the capabilities of existing solver technologies. To address this computational barrier, the paper examines two approximations of the power flow equations: The DC model and the recently proposed LPAC model. Systematic, large-scale testing indicates that the DC model is not sufficiently accurate for solving the ROP. In contrast, the LPAC power flow model, which captures line losses, reactive power, and voltage magnitudes, is sufficiently accurate to obtain restoration plans that can be converted into AC-feasible power flows. An experimental study also suggests that the LPAC model provides a robust and appealing tradeoff between accuracy and computational performance for solving the ROP. 相似文献
9.
10.
随着自主式水下机器人的发展,水下探测技术成为新的研究热点。然而,吸收效应和散射效应导致水下获取的图像存在雾化和色彩偏差等缺陷。降质的水下图像在一定程度上降低了水下目标识别的准确性。为了改善水下图像质量,国内外学者对水下图像处理方法进行了深入研究。因水下图像处理方法对提升水下目标识别准确性具有良好的促进作用,故其具有重要的研究与分析价值。介绍了水下成像模型,分析了水下图像视觉质量下降的原理;根据水下物理成像模型将水下图像处理方法分为水下图像增强与水下图像复原,并分别对两类方法的研究现状进行分析与归纳;最后,总结与讨论了各类方法的优缺点,并展望了未来的发展方向。 相似文献