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1.
为研究高面板堆石坝的地震易损性,基于增量动力分析(IDA)与支持向量机(SVM)相结合的方法,首先利用拉丁超立方抽样(LHS)方法从人工生成的100条地震动中随机选取30条,选定PGA为地震动强度指标,坝顶竖向位移为性能指标,通过对每条地震动进行等间距调幅,对面板坝进行有限元计算及对结果进行IDA分析,提取各条地震动在所选性能指标不同极限状态下的PGA;然后引入SVM,以代表地震动特性的参数为输入,以PGA为输出,训练并测试SVM模型;最后利用SVM模型做快速预测,在考虑不同地震动数目的条件下,分析面板坝的地震易损性,并绘制地震易损性曲线。研究结果表明,IDA-SVM方法在分析大坝易损性的问题上具有可行性和有效性,且考虑不同地震动数目所得的地震易损性曲线不尽相同。  相似文献   
2.
采用现有方法预测短期变速恒频风力发电系统的风速时,因未分析风力机的运行特性而导致无法准确预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差大,为此提出变速恒频风力发电系统风速的预测方法。首先对风力机的运行特性进行分析,然后采用支持向量机回归算法构建风速预测模型,最后利用风速预测模型完成变速恒频风力发电系统风速的短期预测。实验结果表明,所提方法可准确地预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差小,验证了所提方法的整体有效性。  相似文献   
3.
溢流是钻井作业中最常见的事故之一,如果对溢流监测与诊断不及时,可能导致严重的井控风险,甚至井喷。钻井现场监测数据较多,直接采用这些数据作为溢流诊断模型的输入会增加模型的复杂度,影响模型的准确率,并且在诊断模型建立过程中存在溢流样本数据标记代价较高的问题。为此建立了基于核主成分分析-半监督极限学习机(KPCA-SSELM)的钻井溢流诊断方法。首先利用核主成分分析(KPCA)算法对钻井各参数进行信息整合,提取其主成分以反映原数据的核心信息,然后选用半监督极限学习机(SSELM)算法进行模型训练,最后利用现场钻井数据与SSELM和KPCA-ELM等模型进行对比实验,验证模型的有效性。结果表明,基于KPCA-SSELM的模型较其他模型具有较高的溢流诊断率及模型泛化能力,采用半监督极限学习机算法能够在钻井数据标记样本比较少的情况下充分挖掘无标签样本所包含的信息训练网络,进一步提高模型的性能,具有很好的应用前景。  相似文献   
4.
The probabilistic learning on manifolds (PLoM) introduced in 2016 has solved difficult supervised problems for the “small data” limit where the number N of points in the training set is small. Many extensions have since been proposed, making it possible to deal with increasingly complex cases. However, the performance limit has been observed and explained for applications for which N is very small and for which the dimension of the diffusion-map basis is close to N. For these cases, we propose a novel extension based on the introduction of a partition in independent random vectors. We take advantage of this development to present improvements of the PLoM such as a simplified algorithm for constructing the diffusion-map basis and a new mathematical result for quantifying the concentration of the probability measure in terms of a probability upper bound. The analysis of the efficiency of this extension is presented through two applications.  相似文献   
5.
倪敬达 《纺织学报》2022,43(8):7-11
针对新型高产梳棉机采用顺向给棉方式生产细绒棉产品,梳棉机产量不高、刺辊区落棉率高、除杂效果不够理想、生条和成纱质量指标不佳等问题,通过分析顺向给棉和逆向给棉的优缺点,并在同型号梳棉机上分别采用顺向给棉和逆向给棉2种形式进行梳棉,对比给棉方式对高产梳棉机刺辊梳理效果的影响,验证了给棉方式对高产梳棉机纺精梳纯棉纱和普梳纯棉色纺纱的影响。结果表明:逆向给棉方式可提高梳棉机产量,提高给棉与刺辊之间的分梳能力,降低落棉率,提高落棉含杂率,减轻锡林周围主分梳区的分梳、除杂负担,提高生条和成纱质量,提高梳理器材的使用寿命,尤其对生产以细绒棉为原料的本色纱和色纺纱具有优势。  相似文献   
6.
裂缝开度是表征致密储层品质及评价油气产能的关键参数。受沉积、成岩和构造作用的影响,致密储层具有较强的非均质性,导致测井响应特征复杂、无规律,利用常规测井解释方法或者单一机器学习模型很难准确预测储层裂缝开度。为了解决这一问题,提出一种基于层次专家委员会机器模型的致密储层裂缝开度预测方法。首先,从岩心和成像测井资料中获取储层裂缝开度参数,选取相同深度敏感的测井数据作为特征变量构建样本集;然后,采用核岭回归、支持向量回归、BP神经网络作为基础专家网络单元训练、学习样本集;再借助递阶层次结构模型和门神经网络模型构建层次网络模块,自适应生成各个基础专家网络单元的初始权重;最后,综合考虑各个基础专家网络单元的预测性能,利用条件交替期望变换确定各个基础专家网络在最终输出中的贡献,准确预测储层的裂缝开度。实际资料应用表明,该方法能有效地定量表征井中储层裂缝开度,可为致密储层评价提供可靠的地球物理技术支撑。  相似文献   
7.
机器翻译译文质量估计(Quality Estimation,QE)是指在不需要人工参考译文的条件下,估计机器翻译系统产生的译文的质量,对机器翻译研究和应用具有很重要的价值。机器翻译译文质量估计经过最近几年的发展,取得了丰富的研究成果。该文首先介绍了机器翻译译文质量估计的背景与意义;然后详细介绍了句子级QE、单词级QE、文档级QE的具体任务目标、评价指标等内容,进一步概括了QE方法发展的三个阶段: 基于特征工程和机器学习的QE方法阶段,基于深度学习的QE方法阶段,融入预训练模型的QE方法阶段,并介绍了每一阶段中的代表性研究工作;最后分析了目前的研究现状及不足,并对未来QE方法的研究及发展方向进行了展望。  相似文献   
8.
Shapley值归因解释方法虽然能更准确量化解释结果, 但过高的计算复杂度严重影响了该方法的实用性. 本文引入KD树重新整理待解释模型的预测数据, 通过在KD树上插入虚节点, 使之满足TreeSHAP算法的使用条件, 在此基础上提出了KDSHAP方法. 该方法解除了TreeSHAP算法仅能解释树结构模型的限制, 将该算法计算Shapley值的高效性放宽到对所有的黑盒模型的解释中, 同时保证了计算准确度. 通过实验对比分析, KDSHAP方法的可靠性, 以及在解释高维输入模型时的适用性.  相似文献   
9.
针对国内外锌冶炼行业技术发展现状,以北矿机电科技有限责任公司研制的新一代大极板自动剥锌机组为研究对象,首先介绍了大极板自动剥锌机组基本结构与工作流程,然后对阴极板自动装卸机构进行结构设计和工作过程分析,解决了进口剥锌机需要人工辅助钩板的弊端,实现了阴极板自动装卸彻底无人化操作,大幅提高了剥锌效率和设备的安全性可靠性,具有重要的工程应用指导意义。  相似文献   
10.
为了优化农业管道输水灌溉中管网的组合方式,提高灌溉效益,节约灌溉成本,在不限定灌溉面积的假设下,以支、毛管的标准段数为决策变量,以系统允许的最大压力差和构成管网的最低管道数目为约束条件,以单位面积的管材成本最低为目标函数建立模型,采用支持向量机耦合遗传算法对模型进行求解,得到满足约束条件和目标函数的不同管径支管的标准段数最优组合。结果表明:当毛管双向铺设时,单位面积的管材成本达到最低,最低值为8 755.7 元/hm2,灌溉面积为24.15 hm2,管网水头差达到系统允许的97.6%~99.7%;与毛管单向铺设相比,每公顷的管材成本降低了6.5%,灌溉面积增加了103%。与已有文献相比,每公顷成本降低了5%,灌溉面积增加了23%。因此支持向量机耦合遗传算法可以较好地优化管网设计,为农业节水灌溉提供了可借鉴的依据。  相似文献   
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