安全仪表系统设计的多目标优化

安全仪表系统在过程工业中日益受到更多关注,为满足安全仪表系统多目标优化问题对于安全完整性等级的综合要求,提出一种改进的多目标遗传优化方法.首先研究了安全仪表系统多目标优化中存在的问题,然后结合安全仪表系统优化问题的特殊性提出了一种更加适合用于安全仪表系统多目标优化的方法,最后将该方法应用于一个实例.结果表明:改进的方法能够解决安全仪表系统优化对于安全完整性等级要求的优化偏好问题,所得到的解比原有方法的解更具参考价值.     

磁致伸缩液位传感器检测信号影响因素分析及实验研究

磁致伸缩液位传感器作为液位测量装置,其检测信号对磁致伸缩液位传感器性能产生直接的影响,因此检测信号影响因素分析对优化传感器的性能至关重要。本文从检测线圈结构和脉冲电流参数对检测信号的影响进行讨论,建立了基于检测线圈的等效电路模型,使得在确立线圈结构参数时有了理论依据;观察检测信号波形变化趋势,得到感应信号随影响因素的变化曲线,从而得出液位传感器最优参数。优化后的液位传感器,提高了检测信号的抗干扰能力及其稳定性。该研究结果为磁致伸缩液位传感器的优化设计提供理论基础与指导。     

基于Spark框架的乘潮水位计算与可视化平台

乘潮水位计算是海洋环境信息处理的重要组成部分,具有计算量大、计算复杂度高、计算时间长等特性。采用传统集群计算模式实现乘潮水位计算业务,存在计算成本高、计算伸缩性和交互性差的问题。针对以上问题,提出一种基于Spark框架的乘潮水位计算和可视化平台。结合对Spark任务调度算法的研究,设计和实现了一种基于节点计算能力的任务调度算法,实现了长时间序列的多任务乘潮水位数据的检索、获取、数值计算、特征可视化的并行处理,达到了海量海洋环境数据计算和可视化处理的目的。实验结果表明,提出的基于Spark的乘潮水位计算和可视化平台可以有效地提高海量乘潮水位数据的分布式并行处理的效率,为更加快速和高效的乘潮水位计算提供了一种新的方法。     

农网工程管理问题及改进举措分析

随着我国经济的发展,加强农网工程建设已经成为了提升农村用电水平的重要保障。目前,农网工程在推动三农发展方面发挥着非常重要的作用,这对提升城镇化建设和农村经济发展水平有重要的意义。然而,在农网工程实施的过程中,其管理方面存在许多问题。基于此,全面分析了农网工程管理方面存在的问题,并就存在的问题提出了相应的改进方法。     

电力抄表催费计件绩效管理探析

介绍了岗位岗级绩效管理抄表催费中存在的问题,提出了计件绩效管理模式及其实践操作方式,并分析了电力抄表催费计件绩效管理的优势,以供有关单位参考。     

洪水位变化对岸滩稳定性的影响

为了较全面地了解洪水涨落对岸滩崩塌的影响,本文通过对洪水期岸滩受力分析,结合岸滩土体性质和洪水浸泡岸滩特点,给出洪水期岸滩稳定系数;进而分析了洪水降落期岸滩稳定性变化,指出洪水骤降时,长期洪水浸泡后黏土岸滩稳定系数将会大幅度减小;在洪水缓慢降落时,黏性岸滩稳定性减小,但减小幅度小于骤降的情况。通过分析对比洪水上涨、洪水浸泡和洪水降落等不同过程的稳定性,指出洪水迅速上涨期岸滩稳定性最好,依次为洪水缓慢上涨期、洪水浸泡期和洪水缓慢下降期,洪水骤降期岸滩稳定性最差。     

洞庭湖区土地覆被对长江水位变化的响应分析

为了研究长江水位的变化对洞庭湖区土地覆被的影响,基于洞庭湖区近26 a土地覆被遥感影像的解译成果,分别构建了东洞庭湖区和西+南洞庭湖区水域、泥滩、草洲、芦苇地、裸地和防护林面积与对应时段城陵矶水位之间的回归方程。分析结果显示：东洞庭湖区水域、泥滩、草洲面积和西+南洞庭湖区水域面积与城陵矶水位之间具有极显著的相关关系,而芦苇地、裸地和防护林等面积与城陵矶水位之间的关系并不显著;城陵矶水位变化对东洞庭湖区土地覆被的影响明显高于对西+南洞庭湖区土地覆被的影响。此外,依据所构建回归方程,预测长江上游大型梯级电站运行将导致洞庭湖区呈现泥滩和草洲挤占水域的态势。     

Comparing lazy and eager learning models for water level forecasting in river-reservoir basins of inundation regions

This study developed a methodology for formulating water level models to forecast river stages during typhoons, comparing various models by using lazy and eager learning approaches. Two lazy learning models were introduced: the locally weighted regression (LWR) and the k-nearest neighbor (kNN) models. Their efficacy was compared with that of three eager learning models, namely, the artificial neural network (ANN), support vector regression (SVR), and linear regression (REG). These models were employed to analyze the Tanshui River Basin in Taiwan. The data collected comprised 50 historical typhoon events and relevant hourly hydrological data from the river basin during 1996–2007. The forecasting horizon ranged from 1 h to 4 h. Various statistical measures were calculated, including the correlation coefficient, mean absolute error, and root mean square error. Moreover, significance, computation efficiency, and Akaike information criterion were evaluated. The results indicated that (a) among the eager learning models, ANN and SVR yielded more favorable results than REG (based on statistical analyses and significance tests). Although ANN, SVR, and REG were categorized as eager learning models, their predictive abilities varied according to various global learning optimizers. (b) Regarding the lazy learning models, LWR performed more favorably than kNN. Although LWR and kNN were categorized as lazy learning models, their predictive abilities were based on diverse local learning optimizers. (c) A comparison of eager and lazy learning models indicated that neither were effective or yielded favorable results, because the distinct approximators of models that can be categorized as either eager or lazy learning models caused the performance to be dependent on individual models.     

基于单片机和LabVIEW的远程矿井水位监控系统设计

针对现有矿井水位监控系统存在结构复杂和不能远程监控的问题,设计了基于单片机和LabVIEW的远程矿井水位监控系统,详细介绍了系统的硬件组成、上位机通信和下位机软件设计。该系统在现场利用单片机对水位进行监控并控制水泵,采用LabVIEW对水位进行监视并将水位信息存储在数据库中,实现了对矿井水位的远程监控。     

对中小商业银行等级保护咨询服务探讨与研究

本文力求全面剖析中小商业银行的等级保护咨询服务项目,帮助将要开展信息安全等级保护的咨询方和银行信息安全管理者明确等级保护的咨询服务所涵盖的内容及所能达到的目标。