基于KPCA-PSO-SVM的径流预测研究

为提高径流预测模型的准确性与稳定性,对KPCA-PSO-SVM的径流预测方法进行了研究。在分析径流影响因素的基础上,利用核主成分分析(KPCA)法对径流影响因子进行非线性特征提取,获得主成分作为支持向量机(SVM)的输入变量,建立了径流预测SVM模型,其中模型参数通过粒子群算法(PSO)进行优化。模型建立后,以新疆伊犁河雅马渡站中长期径流预测为例进行分析。预测分析结果表明,在拟合和检验阶段模型的平均相对误差分别为0.77%和7.64%,与其他预测模型比较,基于KPCA-PSO-SVM方法建立的径流预测模型有较好的预测和泛化能力,是一种行之有效的中长期径流预测方法。     

侧链为亚乙氧基结构的EVOH梳型聚合物的合成

以乙烯-乙烯醇共聚物(EVOH)为原料，制备了一种主链为疏水的聚乙烯链段，侧链具有亚乙氧基结构的多羟基梳形聚合物，用元素分析法、凝胶渗透色谱法、核磁共振谱法对其进行了结构表征；用热重分析法和示差扫描量热法对其热学性能进行了表征。结果表明，接枝后产物的玻璃化转变温度在-52--40℃之间，熔点在55～600℃之间，由于侧链的引入破坏了EVOH的结晶，因此梳形聚合物的热分解温度比EVOH降低了约20℃。     

变电站电气二次系统自动化设计分析

通过分析自动化变电站的特点,探讨了变电站电气二次系统的自动化设计,以期为变电站二次系统的设计人员提供参考。     

网站优化过程中新手容易陷入的雷区

众所周知,搜索引擎优化随着搜索引擎的不断普及现在已经成为一门专业的技术领域,作为一个站长经常和搜索引擎打交道,利用搜索引擎为我们网站带来优质的流量,可见当下站长和搜索引擎是互利共生的关系,但是很多时候一个新人浮躁的心态下,往往会不经意间陷入很多优化的误区之中,其实站长的小聪明都是会被搜索引擎完全记录在案的,好了闲话短续笔者详细和大家总结一下。     

酷我音乐—Windows Phone上的好歌曲

正如果你目前正在使用Windows Phone系统,那么对于酷我音乐你一定不会陌生。近日,酷我音乐Windows Phone V2.8版则迎来了月度更新,全新的Windows Phone V2.8.2对UI进行了全面升级、增加缓存清除功能、支持双击快速退出,而备受期盼的酷我原创电台也回来了,推荐内容更加丰富。如果你正在使用Windows Phone,赶紧登陆应用商店升级!除了最新单曲、精选歌单、热门电台、歌手最新专辑……等,酷我原创电台,在该版本中全面回归,酷我人气主播萱草、莫大人在这里准时恭候。新的推荐后会有相关提示,让你不错过每一次的精彩音乐。     

硬盘的分区结构及其数据储存原理介绍

硬盘的分区结构1、主分区主分区,也称为主磁盘分区,和扩展分区、逻辑分区一样,是一种分区类型。主分区中不能再划分其他类型的分区,因此每个主分区都相当于一个逻辑磁盘（在这一点上主分区和逻辑分区很相似,但主分区是直接在硬盘上划分的,逻辑分区则必须建立于扩展分区中）一个硬盘主分区至少有1个,最多4个。激活的主分区是硬盘的启动分区,他是独立的,也是硬盘的第一个分区,正常分的话就是C驱。     

浅谈降低110kV城市非户内变电站噪音设计

随着电网发展,电力负荷加重,城市中心区也开始新建变电站,需考虑采取环保措施降低变电站对周围居民区影响,本文针对城市中心110kV变电站实际情况,对变电站主变压器的噪声控制进行论述。     

一种基于改进BP神经网络的PCA人脸识别算法

人脸识别作为模式识别领域的热点研究问题受到了广泛的关注。传统BP算法虽然具有自学习、自适应以及强大的非线性映射能力并且在人脸图像识别准确率上占有很大的优势,但算法具有收敛缓慢、训练过程振荡、易陷入局部极小点等缺点。针对传统BP算法的不足提出一种基于改进BP神经网络的PCA人脸识别算法,该算法采用PCA算法提取图像的主要特征,并结合一种新的权值调整方法改进BP算法进行图像分类识别。仿真实验表明,通过使用该算法对ORL人脸数据库的图像进行识别,其结果比传统算法具有更快的收敛速度和更高的识别率。     

主-从自治海上航行器有限时间同步运动控制

研究主-从自治海上航行器有限时间同步运动问题,提出一种可实现主-从自治海上航行器的位置、姿态、线速度、角速度、线加速度和角加速度等运动状态有限时间同步的连续状态反馈控制方法.首先,通过建立主、从自治海上航行器的动力学模型,给出了主-从同步运动控制方案;然后,采用齐次系统有限时间稳定性理论,为从自治海上航行器设计了一种连续状态反馈控制器,以及在该控制器下实现主-从自治海上航行器有限时间同步运动的充分性判据,并通过实例仿真进行了验证.     

基于随机主元分析算法的BBS情感分类研究

针对论坛(BBS)中文本的情感分类问题,提出一种改进的随机子空间算法。挖掘特征空间中的分类信息,在生成子空间的过程中,利用权重函数对特征进行分类能力评估,以较大概率选择分类能力较好的特征维度,保证分类精度;扩大选择的子空间维度,选择具有分类能力的特征,通过主元分析对子空间进行降维,保证算法效率和子空间多样性。实验结果表明,该算法分类精度达到91.3%,比基准算法具有更好的性能稳定性。