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针对数控火焰切割机自动调高系统的特点和要求,采用遗传算法对其位置调节器PID参数进行全局优化辨识,有效地解决了直流伺服电机的控制精度和快速性的问题.仿真结果表明,与传统的参数辨识法相比,遗传算法参数寻优使自动调高系统的动态性能大幅提高,具有很强的鲁棒性. 相似文献
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针对松嫩平原东部浅层地下水环境特征及存在的问题,利用该区地下水水质检测数据进行了水化学特征分析,利用1983年、1993年、2003年及2012年四个时段的地下水水质资料进行了对比分析,水质出现了明显的变化,在此基础上采用支持向量机法进行了水质现状评价。结果表明:第四系潜水及承压水中Fe、Mn含量较高,总硬度最大值1321.12mg/L,溶解性总固体最大值2214.45mg/L,水化学类型均为矿化度不大于1.5g/L的HCO3-Ca型水。NO3-、NH4+、Cl-、SO42-的含量呈现逐年增加的趋势,同时也出现了原来没有的酚、Cr6+等有毒物质。潜水Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类水样点占总样本的12.03%,Ⅳ、Ⅴ类水占总样本的87.97%。承压水Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类水占总样本的10.83%,Ⅳ、Ⅴ类水占总样本的89.17%。该方法评价结果与综合指数法结果一致率达95%,因此,评价结果可为该区水资源管理提供科学指导。 相似文献
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土壤粒径(砂粒、粉粒和黏粒)是各种陆表过程和生态系统服务评估等模型的关键参数。作为一种土壤成分数据,土壤粒径的空间预测方法有和为1(或100%)等特殊要求,其空间分布精度受预测方法影响较大。本文针对土壤粒径相较于其他土壤属性的特殊性,提出了土壤粒径空间预测方法框架,综述了土壤粒径数据变换、空间插值和精度验证等系列方法,总结了提升土壤粒径空间预测精度的各种途径,包括通过有效的数据变换改善数据分布、结合数据分布特点选择合适的预测方法、结合辅助变量提升制图精度和分布合理性、使用混合模型提升插值精度、使用多成分联合模拟模型提升预测的系统性等。最后,提出了今后土壤粒径空间预测方法研究的未来方向,包括从考虑数据变换原理和机制角度改善数据分布、发展多成分联合模拟模型和高精度曲面建模方法,以及引入土壤粒径函数曲线并与随机模拟结合等。 相似文献
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为识别区域土壤重金属的空间变异特征并厘清其影响因素,本研究构建了多元线性回归(MLR)、弹性网络回归(ENR)、随机森林(RF)、随机梯度提升(SGB)、堆叠(stacking)集成模型、反向传播神经网络(BP-ANN)、基于模型平均的神经网络集成(avNNet)、线性核支持向量机(SVM-L)和高斯核支持向量机(SVM-R)共九种机器学习模型,利用山东省中部土壤重金属(Cd、Cu、Hg、Pb和Zn)和环境辅助变量数据,开展区域土壤重金属空间预测精度比较研究。结果表明:RF对五种重金属空间预测的决定系数(R2)介于0.263~0.448之间,平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别小于8.408和10.636,预测值/实际值(P/O)均接近于1,对五种重金属的预测效果均较为理想,是研究区土壤重金属空间预测的最优模型;SVM-R整体预测性能仅次于RF,各项精度评价指标均相对稳健,可作为备选模型;其余七种模型的预测性能均明显低于RF和SVM-R。RF的空间预测结果显示,研究区五种重金属呈现出相似的空间分布格局,含量均由研究区东北部向西南部递减,包括东北部、北部和南部3个高值区,且高值区与当地工业–交通密集区的分布格局一致,反映出人类活动是研究区土壤重金属空间分异的主要影响因素。本研究可为区域土壤污染调查、评价和管控提供科学参考。 相似文献
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青藏高原的降水量预测不仅为该地区水资源合理规划利用提供依据,同时对中国及周边国家气候变化研究有着重要的意义。论文利用1990—2016年青藏高原降水量数据,采用长短期记忆神经网络(LSTM)对青藏高原月降水量进行预测,主要包括:① 使用青藏高原86个测站1990—2013年的月降水资料,预测各个测站2014—2016年的月降水量,并与传统的RNN、NAR、SSA和ARIMA预测模型相比,平均决定系数R2分别提高了0.07、0.15、0.13和0.36,均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)表现更低;② 分析了降水量预测精度的空间分布特征,将各模型的R2在青藏高原地区内插值,分析R2的空间分布特征,发现所有模型降雨稀少的干旱地区和降雨多的湿润地区R2较低,在气候稳定、降水规律性明显的地区R2较高,且LSTM模型R2≥0.6的空间范围远大于传统模型;③ 分析了不同预测长度对各模型预测精度的影响,发现所有模型会随着预测长度增加而预测精度降低,但在不同的预测长度下LSTM预测的RMSE值都低于其他模型。 相似文献
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红外卫星云图和相关向量机的有眼热带气旋客观定强模型 总被引:1,自引:1,他引:0
热带气旋TC(Tropical Cyclone)是全球影响最严重的自然灾害之一。TC强度和路径的准确预报,对于减轻其带来的灾害影响至关重要。本文基于静止红外卫星云图和相关向量机RVM(Relevance Vector Machine)构建有眼TC客观定强模型。首先,利用高斯平滑对红外卫星云图进行去噪;然后,利用基于测地活动轮廓GAC(Geodesic Active Contour)模型的偏微分方程PDE(Partial Differential Equation)法对有眼TC的眼壁进行分割,提取眼壁的亮温梯度信息,计算眼壁亮温梯度的最大值及梯度数据不同概率时的均值,从而构造与TC强度密切相关的特征因子;最后,利用RVM构建单特征因子、多特征因子与近地面最大中心风速的客观定强模型,研究不同特征维度对TC客观定强误差的影响。实验结果表明,在单特征因子的模型定强中,95%概率眼壁亮温梯度均值的定强误差最小,相比利用单特征因子所构建的定强模型,多特征因子的模型定强误差更小,即多特征因子中包含更多与TC强度相关的特征信息。在多特征因子的模型定强中,二特征因子优于三特征因子模型,说明应当合理选择特征因子维数,并非越多越好。本文所用RVM模型具有良好的高维非线性处理能力,能对TC强度进行有效估计。 相似文献