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为实现对露天矿粉尘浓度进行预测,以伊敏露天矿现场环境监测数据为支撑,通过皮尔逊相关系数分析样本特征的线性相关程度,确定以风速、光照度、温度、湿度为样本输入特征,PM2.5为输出特征,以线性回归算法、随机森林算法、K-近邻算法、支持向量机算法、梯度提升树算法共五种机器学习算法为基础,建立了多因素环境影响下的粉尘浓度监测模型。研究结果表明:对于五种算法,其评价指标RMSE分别为10.6526、7.8313、8.2265、6.8288、8.8709,其中以支持向量机算法建立的预测模型对于该样本粉尘数据预测效果最好。 相似文献
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本文对某汽车公司轻型载货汽车边梁式车架有限元模型进行了模态分析。文中运用Unigraphics软件,建立了边梁式车架结构的CAD模型,并通过Ansys对其进行分网和模态分析,获得了车架的固有频率及振型特征,使汽车的结构在设计中尽量避免共振和噪声,加强其稳定性、舒适性和安全性,同时也为实际试验提供了参考和依据。 相似文献
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