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。     

典型土耳其煤质对锅炉设计及选型的影响分析

本文从土耳其的电力市场入手,结合土耳其煤质的特点,分析了硬煤和褐煤两种典型的煤质,针对这两种典型的煤质结合实际案例,分别采用煤粉锅炉和循环流化床锅炉技术,并就锅炉设计及选型给出了建议,对国内电力装备企业开拓"一带一路"市场,支持中国产品走出去,具有一定的借鉴意义。     

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。     

探究建盏的审美与文化——以曜变建盏为例

早在我国晚唐五代时期,就开始产生了建盏文化,发展到宋代时期逐渐和茶文化进行了融合,并形成了一些衍生文化。在历史发展过程中,国家的文化也在不断发展,建盏文化从诞生到盛行又走向衰弱,在现代又重新走向复兴,在这个过程中产生了许多建盏珍贵文物,也逐渐成为了陶瓷中的上品。在建盏文化中,最为典型的一种就是曜变建盏,其中更是蕴含了独特的审美和文化。     

基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。     

界首水文站自动流量比测分析

文章通过对二线能坡法流量自动监测系统获取的流量数据与实测流量数据进行比测和分析,证明了自动流量数据的可靠性,为获取流量数据提供了新的途径.     

一步电沉积制备Ni Al-LDHs/CS/CNTs修饰电极及用于构建非酶葡萄糖传感器

采用恒电位法将镍铝水滑石、壳聚糖和碳纳米管一步电沉积在电极表面,构建了一种新型的非酶葡萄糖传感器。对制备的Ni Al-LDHs/CS/CNTs修饰电极进行了表征,并对其传感性能进行了电化学测试,结果表明该修饰电极对葡萄糖的氧化展现出优秀的电催化性能。在优化条件下,其线性范围为10μM-5.85m M,灵敏度为1.056 m A·m M-1cm-2,其最低检测限为1μM(三倍信噪比)。该传感器具有灵敏度高、重现性好、稳定性高以及抗干扰能力强等特点。