【摘 要】
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为探究云南石林县岩溶地区石漠化的时空变化特征,运用基于RS和GIS的Landsat TM/OLI遥感影像数据解译3个时像的石漠化信息,选取变化方式、变化方向等从时间和空间上揭示石林县2008—2018年间的石漠化转移变化过程,结果为:(1)空间上,潜在和轻度石漠化分布范围最广,强度、极强度石漠化主要分布在西街口镇东北部、鹿阜街道东部及圭山镇西南部;(2)时间上,2008、 2013和2018年石漠
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41761105,41371514)。
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为探究云南石林县岩溶地区石漠化的时空变化特征,运用基于RS和GIS的Landsat TM/OLI遥感影像数据解译3个时像的石漠化信息,选取变化方式、变化方向等从时间和空间上揭示石林县2008—2018年间的石漠化转移变化过程,结果为:(1)空间上,潜在和轻度石漠化分布范围最广,强度、极强度石漠化主要分布在西街口镇东北部、鹿阜街道东部及圭山镇西南部;(2)时间上,2008、 2013和2018年石漠化面积占全县总国土面积的比例分别为19.98%、 23.58%和20.19%,呈先增加后减少的趋势,石漠
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针对高边坡监测数据的不确定性和实际变形趋势易被强噪声淹没的问题,提出了一种新的基于EEMD-SVD的ARIMA-GRNN模型的预测算法。采用EEMD-SVD对变形数据进行消噪处理,利用ARIMAGRNN模型对非线性变形数据进行预测。通过工程实例对比分析,结果表明:本文模型不仅能较好地滤除观测数据中的低频闪烁噪声和各IMF分量的高频白噪声,还能提高ARIMA-GRNN模型的建模效率,与其他预测模型相比,均方误差、平均绝对误差和平均相对误差均有所下降,且具备较高的精度。
针对自动化码头船舶特殊箱作业情况,搭建符合生产要求的系统自动调度体系,完善设备自动运行技术。结合集卡行驶实时状态,设计对应动态调整的调度策略,再配合完整的作业信息提示功能,使得码头特殊作业流程自动化,实现自动化码头船舶作业全流程自动化。
不均匀沉降会对历史建筑产生严重危害,因此对历史建筑物不均匀沉降的预测十分必要。回归分析模型是经典的预测模型,但它过于依赖旧数据,无法处理实时监测数据,在实际工程中存在诸多不便。通过建立卡尔曼滤波模型,对上海某历史建筑在基础托换期间的沉降监测数据进行滤波和预测,同时基于卡尔曼滤波数据进行多项式回归预测,并和传统的多项式回归分析模型进行预测对比分析。结果表明:卡尔曼滤波能够很好地预测历史建筑的不均匀沉
针对超大型自动化集装箱码头的实际运营情况,开发了一套超大型自动化集装箱码头作业运营仿真系统。该系统具有码头智能计划与调度仿真、业务流程优化验证、作业预测等功能。实践表明,该系统对超大型自动化集装箱码头整体作业运营优化具有实用性与有效性。
针对自动化集装箱码头情况,以优化AGV行驶道面平整度为目的,分析了道面不平整产生原因,结合目前国内外应用情况,制定高韧性超薄罩面混合料的优化设计方案。实践表明,该方案具有推广应用价值。
采用硅灰、粉煤灰、废石粉单掺及三元复合等质量代替部分水泥,研究其对透水混凝土力学性能、透水系数及砂浆流动性的影响。结果表明:随着硅灰掺量增加,砂浆流动度先增加后减小,透水混凝土强度逐渐增大,透水系数先减小后增大,当硅灰掺量超过6%时,强度不再增加,透水系数增大,砂浆流动度下降;随着粉煤灰掺量的增加,砂浆流动度不断增加,透水混凝土强度与透水系数不断降低,单掺粉煤灰时,掺量不宜超过10%;随着废石粉掺量的增加,透水混凝土的抗压强度先增加后减少,透水系数一直减小,在掺量为15%时强度最高。硅灰-粉煤灰-废石粉三
为抑制机械开关投切补偿电容过程中易产生的大电流、过电压等消极影响,提出一种抑制电容投切消极影响的同步控制策略,加入基于过零检测的实时周期测量环节,并根据投切环境变化确定时间补偿值来预测投切开关动作时间。通过仿真及测试确定该策略的可行性,并运用该策略进行投切实验。实验结果表明,通过该控制策略,电容在电压过零点安全投入,电流过零点安全切除,无明显消极影响,验证了该策略切实可行。
为探讨粉煤灰、硅灰掺量对自密实混凝土工作性能和力学性能的影响,对单掺粉煤灰自密实混凝土和复掺粉煤灰硅灰自密实混凝土进行了工作性能测试、抗压强度和抗折强度试验。结果表明:粉煤灰和硅灰的掺入可以提高水泥浆体的流动性,改善自密实混凝土的填充性、间隙通过能力和抗离析性能;3 d龄期时,自密实混凝土的抗压强度和抗折强度随粉煤灰掺量增大均呈逐渐下降的趋势;28 d龄期时,自密实混凝土抗压强度和抗折强度随粉煤灰掺量增大均呈先增后减的趋势;粉煤灰掺量为30%、硅灰掺量为4%时,复掺粉煤灰硅灰自密实混凝土工作性能达到最优,
针对短时交通流量预测模型受噪声数据影响预测误差较大的问题,提出了一种改进的长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的短时交通流量预测模型———MVF-LSTM模型,该模型使用算术平均滤波MVF对LSTM模型的输入层进行改进,从而增加LSTM隐藏层输入的维度,利用平均相对误差对模型的迭代次数、时间步长和隐藏层神经元的个数进行调整,提高了模型的预测精度。实验结果表明:改进的模型平均相对误差降至5%,具有良好的泛化能力,可以更好地反映交通流量的变化特征。
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