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2.
为建立高精度的边坡位移预测模型,采用相空间重构(PSR)将边坡位移时间序列数据转换为多维数据,同时构造小波核函数改进的支持向量机模型,建立PSR-WSVM模型并应用于边坡位移预测。将PSR-WSVM模型预测结果与传统支持向量机(SVM)模型、小波支持向量机(WSVM)模型和基于相空间重构的支持向量机(PSR-SVM)模型预测结果进行对比,通过平均绝对误差(MAE)、平均绝对误差百分比(MAPE)和均方根误差(RMSE)3个精度评价指标验证PSR-WSVM模型的可行性。工程实例结果表明,PSR-WSVM模型预测结果的3个精度评价指标都优于另外3种模型,边坡位移预测的精度明显提升。 相似文献
3.
4.
目的:观察八珍汤加减联合琥珀酸亚铁片治疗气虚血亏型缺铁性贫血的临床疗效。方法:将气虚血亏型缺铁性贫血患者64例随机分为2组各32例。对照组采用琥珀酸亚铁片治疗,治疗组在对照组治疗基础上加八珍汤加减治疗。观察2组临床疗效,比较2组治疗前后血红蛋白(Hb)、红细胞(RBC)、红细胞平均血红蛋白浓度(MCHC)、平均红细胞体积(MCV)、血清铁(SI)、转铁蛋白饱和度(TSAT)、血清铁蛋白(SF)的变化情况。结果:总有效率治疗组为96.9%,对照组为90.6%,2组比较,差异有统计学意义(P<0.05);2组相关指标检测治疗前后组内比较及治疗后组间比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:八珍汤加减联合琥珀酸亚铁片治疗气虚血亏型缺铁性贫血有较好的临床疗效,值得临床推广运用。 相似文献
5.
以祠庙祭祀为主体且祠庙保存良好的民间信仰是甘肃陇中地区民间文化的重要组成。甘肃陇中地区的民间信仰具有很强的趋同性,本文以陇中地区的榆中县为例,以各村的祠庙为民间文化载体,通过核密度分析、Logistic回归等方法探讨榆中县民间文化载体的空间分布及其影响因素对于探讨陇中地区人地关系,保护和弘扬民俗文化有着重要意义。研究结果表明:(1)根据已有研究将榆中县民间信仰归纳为山神信仰、水神信仰、天地信仰、女性信仰、英雄崇拜和祖先崇拜,祖先崇拜的祠庙数量占有重要地位;(2)榆中县祠庙主要分布在西北黄河南岸、中部陇海铁路沿线及南部风景名胜集聚区,村级层面空间差异不显著、乡镇空间差异相对较大。通过核密度分析,不同类别民间信仰空间分布热点各有不同;(3)榆中县民间信仰空间分布受到区位条件限制,民间信仰的祠庙多位于海拔高度较低、人口密度较大、交通可达性较好的地区,坡度和到水源的距离成为山神信仰和水神信仰祠庙空间分布显著的影响因子,榆中县祠庙呈现出山神信仰类祠庙“依山”,水神信仰类祠庙“傍水”的空间特点。 相似文献
6.
盐水沟北铜矿区位于新疆库车县北部,其大地构造位置处于塔吉克-塔里木陆块区、塔里木陆块、塔里木北缘隆起、库车前陆盆地,区内构造活动强烈。铜矿床赋存于新近纪中新统康村组第一岩性段,矿体呈层状,严格受地层控制。区内共圈定10个铜矿体,矿石矿物主要为孔雀石、赤铜矿、水胆矾、自然铜等,矿体内无夹石,顶、底板围岩均为褐红色及浅红色粉质泥岩。该矿床为砂岩型铜矿床。 相似文献
7.
目的:探讨中老年2型糖尿病患者肌肉量减少、体脂率肥胖与脾虚的关系,并以此为从脾论治中老年2型糖尿病提供临床依据。方法:采用病例对照研究方法,随机选取≥50岁的2型糖尿病住院患者100 例为研究对象,其中男、女各50 例,按照相关标准辨证分为脾虚组和非脾虚组。对研究对象进行生物电阻抗(BIA)、体脂率(PBF)、肌肉量检测和生化指标检验。结果:不同性别在脾虚组与非脾虚组中PBF、骨骼肌指数(ASMI)之间分别存在差异,且差异具有统计学意义(P<0.05)。以量表评分的高低评估脾虚的程度,不同性别存在差异,男性主要表现为骨骼肌含量减少,与量表评分呈负相关性,女性则以体脂率的增加为主,与量表评分呈正相关性。男性≥70岁者有出现肌肉量减少伴体脂率高的肌少性肥胖倾向。在体脂率及骨骼肌质量中,存在相互依存关系,表现为脂肪组织对肌肉的保护作用。结论:中老年2型糖尿病患者肌肉量减少、体脂率肥胖均与脾虚相关,从脾论治是一个可行的思路。 相似文献
8.
目的:观察中西医结合治疗神经根型颈椎病急性期气滞血瘀证的临床疗效。方法:将64例神经根型颈椎病急性期气滞血瘀证患者随机分为2组各32例。对照组采用西医常规治疗,治疗组在对照组治疗的基础上加中药药枕结合当归芍药散治疗。比较2组VAS评分、NPQ评分及综合疗效。结果:总有效率治疗组为90.63%,对照组为81.25%,2组比较,差异有统计学意义(P<0.05);2组VAS评分及NPQ评分治疗前后组内比较及治疗后组间比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:中西医结合治疗神经根型颈椎病急性期气滞血瘀证有较好的临床疗效。 相似文献
9.
10.
高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。 相似文献