基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

浅谈高效节能环保性平台建设

我们整个的项目是围绕着倡节能,促环保进行的,将节能环保与现代技术相连接。拯救地球、保护环境、节约能源,是我们共同的责任。该平台可以清楚的看见个人或集体使用水电量的多少与变化,还可以通过记录将个人的使用与官方平均数据相比较,从而根据此来设置一些等级和奖励,来激励学生时刻节约资源的行动。我们进行了生态学,物理学,心理学等方面的了解和探究,但在网络平台搭建的过程中遇到了很棘手的问题,在IC卡的制作方面我们的能力和条件还不足以满足IC卡的制作,经过探讨我们转换思路使问题得到了比较好的解决。最后我们进行了项目的宣传工作,该项目取得了阶段性的良好进展。     

石墨烯与金属盐及金属氧化物复合的研究现状

在电化学方面,石墨烯被公认为最具有研究前景的锂电电极材料之一。但是由于制造工艺等因素的影响,石墨烯还无法直接用于锂电池的工业化生产。相比之下,石墨烯与金属盐及金属氧化物复合作为锂电电极材料,人们研究得更加全面而且更加容易实现工业化。介绍了几种石墨烯与金属盐及金属氧化物复合的方法,原理简单,效果显著,在生产和研究方面都有着广阔的应用前景。     

分区计量用流量仪日常运行中出现的问题浅析

稳定可靠的运营数据特别是流量仪计量终端设备的运行数据是分区计量能够较好应用的重要前提。然而在实际应用中,尤其是分区计量实施初期无相关经验阶段,软件系统中数据异常时有发生,分析这些异常主要由流量仪、远传设备、通讯以及数据库等某一方面或某几个方面的不正常工作造成。其中,流量仪运行数据最为核心,其数据丢失即为永久缺失;而其他方面的问题,也会给工作造成不必要的负担,应引起足够的重视。通过对已出现的各类问题的分析和初步解决,指出分区计量流量仪的运行各个环节的深入衔接才能达到良好效果。     

基于能量检测的频谱感知算法性能研究

文章提出一种更精炼的能量检测算法(Improve Energy Detection,IED),该算法能避免瞬时信号能量下降造成的错误检测。实验结果表明,它能够在保持类似复杂度和计算成本水平的同时优于传统能量检测算法,精确判别信道中是否只存在噪声,有效地降低了能量检测的复杂度,提高了检测的可靠性。     

集通铁路蒙根塔拉至林西线路方案研究

集通铁路是我国北方的重要运输通道,沿线所经环境敏感点多,地形地质困难,选线设计方案复杂。通过对集通铁路蒙根塔拉至林西段局部区段进行方案研究分析,在满足线路方案设计要求的同时,对比分析不同方案的工程数量及工程费用,列举出不同方案的优缺点。最终确定蒙根塔拉至工业园区段160 km/h方案和工业园区至经棚段方案120 km/h方案。