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。     

区块链技术在综合减灾社区建设中的应用研究

引言社区作为居民群众生活驿站,是党和政府服务居民群众的“最后一公里”,在防灾减灾中发挥着至关重要的作用。因此,社区需要树立灾害风险管理和综合减灾理念,紧紧依靠社区居民,发挥自身优势,加强联防联控、群防群治,提高社区防灾、减灾、避灾、救灾应急反应能力,以减少灾害给群众带来的人身和财产损失。     

基于PBFT区块链技术的电网企业仓储系统

提出了一种基于实用拜占庭容错(PBFT)算法的区块链技术,首先对传统的实用拜占庭容错算法原理进行了阐述,该传统算法包含前期、需求、预准备、准备、确认、答复6个阶段,但传统算法具有实时性差、缺乏惩罚机制、带宽高的缺点。针对出现的这些问题,又对传统算法进行了改进,具体涉及记账节点、共识过程以及视图切换过程。通过测试进一步证明了该改进算法的实用性,并将该算法应用于电网企业中,构建的虚拟仓库实现了联储联备,降低了库存资金的耗费,并且提高了电网企业库存管理的效率。     

利用纤维床生物反应器发酵生产链霉素

利用纤维床生物反应器(FBB)发酵生产链霉素,对发酵培养基氮源进行了优化,并与传统搅拌发酵进行了比较。结果表明,以可溶性有机氮源大豆蛋白胨作为发酵培养基氮源,并添加一定量蔗糖,可以完全替代黄豆粉,在1 LFBB中发酵96 h时链霉素效价达到5 567 U·mL~(-1)。在整个发酵过程中,所有菌体都被固定在纤维床反应器上,而发酵液保持澄清,这不仅有利于从无菌体的发酵液中进行产物的提取和纯化,也可以重复利用菌体生产次级代谢产物,从而缩短发酵周期,进一步提高链霉素在发酵过程中的体积生产率。     

齿轮刚性调平在车辆沿圆弧轨道运行的设计

随着近年来机械行业的迅速发展,刚性调平这一概念也被引入了机械设计的实际运用。齿轮刚性调平轨道可以是一段光滑的等半径圆弧曲线,也可为一封闭圆。该机构可应用于煤矿辅助运输,亦可运用于其他行业的轨道运输装置。     

俯仰角速度传感器信号重构方法研究

为了提高关键传感器系统的容错能力,避免增加引入硬件设备的额外成本、重量与维护负担,提出了俯仰角速度传感器的信号重构方法。信号重构采用了自适应当前统计模型的卡尔曼滤波算法,改进模型能够更准确地描述飞机实际的角运动情况,提高解析信号的精度。通过不同飞行状态下的飞机角运动仿真,将所提方法与典型的信号重构方法进行对比,验证了所提方法的有效性和优越性。