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Kuznetsov Yu. A. Markov M. A. Kravchenko I. N. Krasikov A. V. Bykova A. D. 《Refractories and Industrial Ceramics》2021,62(4):421-425
Refractories and Industrial Ceramics - The paper introduces a promising technology for utilizing a traditional scheme for implementing a flow-through micro-arc oxidation method to restore localized... 相似文献
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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
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Deepika M. Malini Raajan N. R. Srinivasan A. 《Multimedia Tools and Applications》2022,81(9):12701-12724
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