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文章对Mastercam软件的功能、使用方法和特点进行分析,并通过举例说明了目前该软件应用于石油测井仪器制造行业的状况和前景。 相似文献
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水文序列非平稳与非线性的复杂变化导致水文序列中长期预测的准确性备受质疑。"分解-预测-重构"模式作为一种新的有效的预测思路近年来备受业界和学者关注。但受到高频分量预测误差大、趋势走向不确定等问题困扰,这种模式在发展过程中仍有诸多需要改进的地方。其中,径流分量的重构方法是控制高频分量误差,提高整体预测精度的关键性措施,其优劣对预测效果实现有着重要的意义。基于经验模态分解(EMD)和自回归模型(AR)建立"分解-预测"耦合模型,结合粒子群优化(PSO)算法,提出PSO重构系数优化法和高频分量剔除+重构系数优化法两种重构方法,结合前人提出的高频分量剔除法,以陕北丁家沟站、关中华县站、陕南白河站为算例,对不同重构方法的效果进行对比研究。研究结果表明:基于高频分量剔除法、PSO重构系数优化法、高频分量剔除+重构系数优化法三种重构方法的预测效果均较好,五项误差评价指标均优于标准重构法,三种重构方法均可不同程度地提高预测精度。对比研究发现:高频分量剔除法在重构过程中剔除了最不稳定且最难预测的高频分量,提高了预测精度,但提升效果有限;PSO重构系数优化法对所有径流分量赋予优化重构系数并重构,可最大程度地实现分量间的平差,有效提高了预测精度;高频分量剔除+重构系数优化法综合上述两种方法的优势,取得了比其他方法更好的预测效果。 相似文献
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20世纪50年代以来,为治理长江水患,洞庭湖区和长江荆江河段发生了大规模、高频次的人类活动,导致荆南三河(松滋河、虎渡河和藕池河)径流序列发生显著变化,严重影响了洞庭湖区的江湖水量交换与水安全情势。为了量化荆南三河径流序列的变异特征,引入STARS法和ICSS法分别用于识别径流序列的均值与方差变化,确定其变异位置与变异水平;同时,通过梳理同期发生的重大人类活动,从物理机制层面探索荆南三河径流变异的驱动成因。结果表明:荆南三河新江口站、沙道观站、弥陀寺站、康家岗站和管家铺站径流序列均发生了均值跳跃变异(变异幅度24%~78%),径流量严重减少,康家岗站还发生了振幅缩减的方差变异(变异幅度74%);径流变异的主要原因是1969~1971年的荆南三河河道裁弯和2001~2006年的三峡水库蓄水;河道裁弯主要影响荆南三河的沙道观站、弥陀寺站、康家岗站、管家铺站,减少流入洞庭湖水量约614×108 m3,三峡水库蓄水影响新江口站、沙道观站、弥陀寺站,减少流入洞庭湖水量约174×108 m3;从受双重影响的沙道观站和弥陀寺站来看,河道裁弯和三峡水库蓄水所引起的径流变异幅度基本相当,但在绝对量值上,河道裁弯引起的影响更大。 相似文献
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