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1.
2.
以涡河流域2005—2018年(共168个月)的水质指标月监测数据为背景资料,探究小波分析和神经网络在流域水质方面的应用。通过小波分析来判别涡河流域水质指标的多尺度变化规律;运用主成分分析法选取涡河水质主要影响因子,并对主要影响因子建立小波神经网络预测模型。研究结果表明:各水质指标具有多尺度振荡的特点,且主要存在以8、20、30个月左右变化的主周期;目前影响涡河流域水质的主要因子是以化学需氧量为代表的污染因子;通过小波神经网络得到的化学需氧量预测值与实测值的曲线拟合较好,平均百分比误差(MRE)为8.4%,均方根误差(RMSE)为1.5,模型较稳定且预测精度较高。基于小波神经网络的应用为流域水质污染研究提供了一个新的思路。 相似文献
3.
基于历史实测降水数据与全球气候模型预估数据,使用 Morlet 小波方法分析滇中引水工程水源区与受水区
降水序列的周期变化和未来的降水趋势。同时,采用 Copula 函数计算历史时期(1960—2021 年)与未来时期
(2022—2100 年)水源区与受水区降水丰枯异步或丰枯同步的概率。结果表明:1960—2021 年降水序列存在
26~39?a、18~25?a、4~7?a 的 3 类时间尺度的周期变化,2022—2100 年降水序列存在 38~55?a、18~30?a、5~12?a 的 3
类时间尺度的周期变化,降水量呈现“多—少—多”的循环交替,预计未来 10~20?a 将持续处于降水较多的时期;
过去 62?a,水源区和受水区降水丰枯异步频率 36.4%,同期丰水年频率为 25.3%,同期枯水年频率小于 30%,水源区
和受水区具有水量互补的引水条件,两区域之间存在着水量补偿特征;与历史丰枯遭遇对比,未来降水量丰枯同
步频率均呈现减小的趋势,丰枯异步呈现增加的趋势,同枯和源枯受丰的频率减少,未来有利于调水的降水丰枯
组合概率平均增加 3.75%;在近、中、远期预估中,从 SSP1-2.6 情景过渡到 SSP5-8.5 情景,SSP5-8.5 情景下降水量
丰枯异步频率比 SSP1-2.6 情景大,说明水源区与受水区的降水区域差异变大,降水时空差异更加显著。通过对滇
中引水工程水源区与受水区降水量丰枯遭遇的综合分析、定量评估和模拟预测,为滇中引水工程水资源调度协同
一体化提供数据支撑及参考依据。 相似文献
4.
支承或连接构件对梁结构的动力学性能有至关重要影响,必须保证其在振动过程中不发生破坏或者失效。通过合理设计和布局附加弹性支承可以实现对这些重要连接构件所承受约束反力的控制。应用微分变换法推导含附加支承的梁结构支承约束反力及其对于附加支承位置和刚度的灵敏度表达式,并通过优化设计附加支承位置和刚度实现具有弹性约束端的简支梁结构各支承约束反力的平衡,可提高结构的动力学性能。 相似文献
5.
针对在我国各大矿区广泛应用的EBZ160悬臂式掘进机,基于声发射原理及技术,设计一套掘进机故障诊断声发射检测系统,获得各种故障的声发射数据样本,同时借助小波神经网络的迭代收敛性质,对故障数据样本的精确度进行验证,正确率较高,能够较好地应用于井下掘进机的故障诊断. 相似文献
6.
7.
8.
由于机动目标的逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像中存在多普勒扩散现象,易导致成像分辨率降低。针对此问题,在多分量三次相位信号(Cubic Phase Signal,CPS)模型基础上,提出一种基于Radon-CPF-Fourier变换(Radon-Cubic Phase Function-Fourier Transform,RCFT)的机动目标ISAR成像方法。RCFT可实现CPF中自项能量的相干积累,减轻多普勒扩散带来的影响。与现有的基于时频分析和参数估计的ISAR成像算法相比,RCFT的主副比性能提升了至少2 dB,在时频分辨率无损失时具备更好的自项能量积累能力,可获得更高质量的成像结果。仿真验证了所提方法的有效性。 相似文献
9.
针对流程工业生产系统监测数据存在强噪声和混沌性的特点,提出了一种局部投影方法(Local Projection Method)与小波包方法相结合的信号降噪方法。该方法先利用局部投影方法从动力学系统嵌入流形的角度进行多次迭代降噪,并根据关联维数来判定迭代终止;再利用小波包方法从频率的角度进行降噪,抑制高频噪声的干扰,取得了较好的降噪效果。用Lorenz时间序列进行仿真验证,对仿真时间序列加入不同程度的噪声,对比分析小波包、局部投影与该方法降噪后的相空间、SNR值和最大Lyapunov指数,证明了该方法对于中高强度噪声具有更好的降噪效果。并将该方法用于某压缩机组的实际监测数据降噪,评估三种方法的降噪效果,进一步验证了该方法的优越性。 相似文献
10.
红外成像系统中,低频非均匀性噪声严重影响红外系统的成像效果,传统基于标定的方法无法对其进行有效的去除.为此,提出一种基于曲面拟合的低频非均匀性噪声校正算法,首先对含噪图像进行小波滤波,以抑制高频信息;然后利用场景和低频非均匀性噪声梯度的稀疏特性,建立关于非均匀性噪声曲面参数的■正则化能量泛函,并利用ADMM方法求解最优的非均匀性噪声曲面参数;最后将原始图像减去估计的低频非均匀性噪声得到校正后的图像.使用中波红外热像仪拍摄得到红外图像,对仿真图像和实际图像进行校正,实验结果表明,该算法能明显降低图像的粗糙度和非均匀性值,且有效地去除低频非均匀性噪声. 相似文献