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171.
在GM(1,1)模型中系数矩阵和观测向量都是由原始序列组成的。系数矩阵中同样是有误差的,与观测向量中的误差一样,亦来源于原始序列,即它们误差同源。不同位置的相同元素应该有相同的改正数,采用传统总体最小二乘求解则不能达到此目的。针对这一缺陷,推导了一种新的总体最小二乘算法;并且通过算例验证了新方法的可行性和有效性。 相似文献
172.
蒙脱石具良好的阳离子可交换吸附特性。在提纯蒙脱石的基础上,用氯化铵(NH_4Cl)和十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)分别交换蒙脱石层间阳离子制备了改性蒙脱石,并用提纯蒙脱石、改性后的蒙脱石吸附碱式硫酸铬溶液中的铬离子,获得含铬蒙脱石样品。针对上述的含铬蒙脱石进行包括粉末X射线衍射术(XRD)、电子顺磁共振谱术(EPR)和傅里叶变换红外吸收光谱术(FTIR)以及电感耦合与等离子体原子发射光谱(ICP-AES)等测试和分析。吸附残余液的化学分析结果和含铬蒙脱石样品的XRD结果显示CTAB对蒙脱石的层间的封闭是较完全的,层间几乎未发生交换吸附;而NH_4~+—蒙脱石和蒙脱石层间则发生交换吸附。吸附前后样品的红外吸收谱发生了较大变化,表明三个含铬样品的红外吸收谱上出现的硅醇和铝醇向低波数延展的现象是由铬离子吸附在蒙脱石结构片的六方孔中所致。EPR的结果指示甚至在蒙脱石的少量四面体和/(或)八面体位中也有Cr~(3+)占位。 相似文献
173.
全球,尤其是特提斯域二叠—三叠纪之交(PTB)剖面中普遍发育火山成因的粘土岩,对理解晚二叠世末生物大灭绝(LPME)的触发机制及相关基础地质问题具有重要意义。本文报道了在华南下扬子区新发现两条深水PTB剖面(皖南牛山和蔡村)的粘土岩工作,包括岩石学、矿物学和全岩地球化学等,填补了区域研究空白。研究结果发现,粘土岩主要由伊利石等粘土矿物,以及石英、岩浆锆石、长石等斑晶矿物组成。在地球化学上具有高K_2O、低Na_2O、相对富集大离子亲石元素(LILE)、相对亏损高场强元素(HFSE)等特征。据此,认为这些粘土岩为火山成因的钾质斑脱岩,其原岩可能为中酸性流纹英安岩,具有弧岩浆作用的源区背景。对比华南其他地区已发现的PTB界线粘土岩,发现它们成因类似,可能来源于古特提斯洋周缘陆陆碰撞,抑或是泛大洋俯冲潘吉亚大陆东缘(包括华南板块)所导致的长英质火山岩浆喷发,且具有多期多源性特点。PTB时期全球活跃的火山岩浆活动(包括镁铁质火山作用和华南地区火山灰所指征的长英质火山作用)可能是导致LPME的主要原因。 相似文献
174.
无人机航摄在农村土地承包经营权确权登记颁证中的应用——以凤阳县为例 总被引:1,自引:0,他引:1
无人机航摄使用成本低、反应迅速快、场地限制小、操作简便、见效快,在农村土地确权中得到广泛应用,并取得了令人瞩目的研究成果。笔者单位为了保质保量按时完成凤阳县(第二标段:大庙镇、殷涧镇、刘府镇)农村土地承包经营权确权登记发证工作,采用无人机航测遥感技术,进行农村土地承包经营权确权,通过数据处理、外业指界标绘、调查底图制作、质量控制、结果分析等步骤,获取工作区内每一块农村承包土地的面积、权属和分布等信息,并分析无人机遥感手段获得的成果与传统方式成果在精度方面的优势,以便进一步推广。 相似文献
175.
176.
177.
在短期基坑沉降监测中,由于数据量少且呈非线性变化,沉降模型很难准确建立。灰色GM(1,1)对数据少、趋势性强、波动小的数据有较高的预测精度,但不能模拟复杂的非线性函数;BP神经网络可以对非线性数据进行学习训练,具有自学习、自适应能力;通过将GM(1,1)与BP神经网络组合,并优化网络部分的学习率、权值和阈值等,建立一种改进的灰色神经网络模型,该模型具有对非线性数据自学习、自适应能力和预测精度更高等优点。通过某基坑沉降监测分析,验证改进的灰色神经网络模型预测精度更高,适合短期建模,具有很好的实用性。 相似文献
178.
179.
针对GM(1,1)建模过程存在背景值、时间因素和初始条件3方面的不足,该文提出三重加权TPGM(1,1)预测模型。通过对背景值进行加权生成新的背景值,建立PGM(1,1)模型;在PGM(1,1)基础上考虑到时间因素,在求解灰参数时进行第2次加权建立DPGM(1,1)模型;最后考虑到初始条件对预测模型的影响,在DPGM(1,1)基础上进行第3次加权,建立TPGM(1,1)模型。通过实例分析,比较GM(1,1)、PGM(1,1)、DPGM(1,1)、TPGM(1,1)4种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明三重加权TPGM(1,1)模型拟合效果更好、预测精度更高;该模型具有前3种模型的优点,同时弥补了传统GM(1,1)存在的不足。 相似文献
180.
针对现有变形预测方法对于大坝变形的预测效果不理想的问题,该文利用局部均值分解方法获取生产函数分量并进行支持向量回归建模,用此方法对大坝变形进行多尺度分析。通过局部均值分解对大坝变形序列进行分解得到其乘积函数分量,然后利用支持向量机回归进行外推预测,再把各乘积函数分量的预测结果进行叠加重构生成,进而获得大坝变形预测值。通过实例分析,比较GM(1,1)、支持向量机和该文方法3种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明该文方法充分发掘数据本身所蕴含的物理机制和物理规律,提高了大坝变形多尺度预测精度。 相似文献