【摘 要】
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为了提高大坝变形数据的预测精度,该文提出一种变分模态分解和长短时记忆神经网络相组合的预测模型。对大坝的历史变形数据进行变分模态分解,利用长短时记忆神经网络进行预测,累加各模态分量的预测值完成重构。以江西省某蓄能水电厂2010—2014年大坝监测数据为例,设置不同的对比实验验证VMD-LSTM组合模型的有效性和稳定性。研究表明:组合模型能够有效减小单一模型的误差,VMD能够将变形序列分解为不同频带的
【机 构】
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东华理工大学测绘工程学院,南昌 330013;江西省数字国土重点实验室,南昌 330013;江西省地质矿产勘查开发局902地质大队,南昌 330013;南城县自然资源局土地储备中心,江西抚州 3447
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为了提高大坝变形数据的预测精度,该文提出一种变分模态分解和长短时记忆神经网络相组合的预测模型。对大坝的历史变形数据进行变分模态分解,利用长短时记忆神经网络进行预测,累加各模态分量的预测值完成重构。以江西省某蓄能水电厂2010—2014年大坝监测数据为例,设置不同的对比实验验证VMD-LSTM组合模型的有效性和稳定性。研究表明:组合模型能够有效减小单一模型的误差,VMD能够将变形序列分解为不同频带的分量,减少非线性、非平稳性对预测精度的干扰,且VMD-LSTM神经网络的预测精度要优于其他模型,对于大幅
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本文以沪科版八年级《物理》第四章第4节“光的色散”为例,阐述了基于核心素养的教学设计,在感知美、演绎美、创造美和拓展美的过程中,注重对物理概念的建构、对科学思维的渗透、对科学探究的体会以及对科学态度与责任的培养,并在课堂实施中取得良好效果.
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摘 要：江苏省2021年第三批进入高考改革区，为了更好地指导高三的复习迎考工作，江苏省于2021年1月和4月分别组织了两次全省的适应性考试.通过对江苏省两次适应性考试的物理试卷分析，试图从中找到新课标背景下新高考的特点，为今后的高三复习备考和高一、高二的教学工作带来一点启示. 关键词：新高考;适应性考试;新课标;高考评价 中图分类号：G633.7 文献标识码：B 文章编号：1008-4134（
大概念统摄下的高三物理复习课能够更有效地促进学生的有效学习发生,能够清晰地建构知识、概念、规律之间的联系,使学生获得“既有森林又有树木”的整体感.本文以专题“动生电动势能量转化关系”为例,建构大概念统领下的高三物理复习策略.
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