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1.
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。 相似文献
3.
该文基于掺钪AlN薄膜制备了高次谐波体声波谐振器(HBAR),研究了钪(Sc)掺杂浓度对AlN压电薄膜材料特性及器件性能的影响。研究表明,当掺入Sc的摩尔分数从0增加到25%时,压电应力系数e33增加、刚度 下降,导致Al1-xScxN压电薄膜的机电耦合系数 从5.6%提升至15.8%,从而使HBAR器件的有效机电耦合系数 提升了3倍。同时,当Sc掺杂摩尔分数达25%时,Al1-xScxN(x为Sc掺杂摩尔分数)压电薄膜的声速下降13%,声学损耗提高,导致HBAR器件的谐振频率和品质因数降低。 相似文献
4.
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。 相似文献
5.
6.
为了提高移动设备上眼动跟踪的精度和效率、降低硬件成本,提出基于注视点回忆的眼动数据感知计算方法.首先利用人的短时记忆特性建立注视点回忆和自我报告机制,要求用户点击移动设备屏幕来提交注视点位置数据;然后基于支持向量回归方法建立注视点数据误差补偿模型,对用户回忆和提交的注视点数据进行校正,进一步提高数据精度.为了验证数据误差补偿模型的效果,设计并开展了用户实验,结果表明,使用数据误差补偿模型后,对于不同类型的测试任务和测试图片,注视点回忆数据精度提高15%~40%. 相似文献
7.
基于神经网络和遗传算法的锭子弹性管性能优化 总被引:1,自引:0,他引:1
为得到减振弹性管对下锭胆的支承弹性和锭子高速运动下的稳定性等性能的最优匹配效率,依据减振弹性管的等效抗弯刚度及底部等效刚度系数公式,利用MatLab数值分析软件构建弹性管抗弯刚度和底部挠度数学模型。首先,结合Isight优化软件基于径向基神经网络构建其近似模型,且使精度达到可接受水平,并以模型的关键结构参数弹性模量、螺距、槽宽、壁厚为设计变量,结合遗传算法对弹性管抗弯刚度和底部挠度进行多目标优化设计,得到Pareto最优解集和Pareto前沿图,确定出减振弹性管结构工艺参数的优化方案。通过对优化数据进行分析发现,该方案在保证减振弹性管弹性的同时,其底部振幅明显减弱。 相似文献
8.
针对行人进行检测与统计的问题进行分析和研究,提出一种基于深度学习的方法。首先分析YOLOv4算法的优越性,并使用监控下获取的行人图像和YOLOv4算法,训练出深度学习模型。再在监控下进行实时行人检测和统计,针对部分实验结果精度较小的问题,采用光流法进行改进。改进后的检测速度以及检测精度基本满足行人检测和计数的需求。 相似文献
9.
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