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岩爆预测的粒子群优化投影寻踪模型
,
岩石工程学报 , 2010,
Abstract: 岩爆是深部高地应力区地下岩体工程中的主要工程地质灾害之一,对其发生及烈度预测是一个复杂的不确定系统问题。结合投影寻踪算法、粒子群优化算法和逻辑斯谛曲线函数,并选取洞室最大切向应力与岩石单轴抗压强度的比值、脆性系数和弹性能量指数作为判别指标,建立了岩爆预测的粒子群优化投影寻踪模型。该模型一方面采用粒子群算法优化投影指标函数及逻辑斯谛曲线函数参数,确保了模型参数的准确性;另一方面利用逻辑斯谛曲线函数建立投影值与经验等级之间的非线性关系。模型的测试结果显示了良好的精度。将该模型应用到秦岭隧道和冬瓜山铜矿的岩爆预测中,预测结果与实际情况吻合较好,表明该模型在岩爆预测中的可行性和有效性。
基于支持向量机-马尔可夫链的位移时序预测
,
岩土力学 , 2010,
Abstract: 结合支持向量机和马尔可夫链,提出了一种新的位移时序预测模型——支持向量机-马尔可夫链预测模型(svm-mc)。通过对实测位移值的学习,利用经粒子群算法优化的支持向量机对位移时间序列的宏观发展趋势进行滚动预测;在此基础上应用马尔可夫链确定位移时序的状态转移概率矩阵,通过对状态的划分、实测值与支持向量机拟合值的绝对误差及相对误差等指标的分析,实现了对预测结果的改进。将该模型应用到某工程永久船闸高边坡的位移时序预测中,结果表明,该模型具有科学可靠、预测精度高的优点,在岩土体位移时序预测中具有有一定工程应用价值。
改进型化学浆液在钱营孜煤矿副井井筒防水堵漏中的应用
冰寒,高岳,
煤田地质与勘探 , 2012,
Abstract: 钱营孜煤矿副井立井已进行过多次注浆治理,但其涌水量仍高达10m3/h。针对目前井壁可注性差,如再进行注浆将面临注浆压力高、难度大等问题,提出了采用改进型化学浆液注浆防水堵漏的施工方案。改进型化学浆液为固砂溶胶,该浆液由十余种化学材料配制而成。在系统分析了井筒水文地质工程地质条件后提出了适宜的施工方案。在方案实施中不断进行施工参数动态优化。最终实现注浆后涌水量仅为0.32m3/h,堵水率高达97%。
大气科学研究的一个前沿领域—气候系统动力学与气候预测
黄荣辉,
地球科学进展 , 1996, DOI: 10.11867/j.issn.1001-8166.1996.03.0231
Abstract: 从气候环境的变化及其对工农业和人类生活的影响论述了气候来统动力学和气侯预浏研究在地球科学中的地位和作用,指出气候来统动力学与气侯变化预浏是当今大气科学的一个重要前沿研究领城;并从气侯木统及其各子系统的橱互作用论述了气侯来统动力学与气候预..I的研究对象和主要研究内容;此外,还从当今气候和环境科学发展的趋势和特点指出气候动力学研究应来取的研究路径与方法。
k—means聚类中序列模式和批量模式的比较研究
君 黄楼 李
计算机科学 , 2004,
Abstract: 数据挖掘中的聚类分析对发现数据中隐含的类别和分布有着重要的应用。传统的k—means聚类算法在给出簇数目的条件下能够对数据进行较好的聚类,算法采用批量模式进行学习,在每一趟数据扫描结束后更新簇中心。序列模式是另外一种学习方式,它每扫描一条记录就更新簇中心。本文提出并实现了基于序列模式的k—means算法,并与采用批量模式的k—means算法进行了比较。
基于pso-pp的边坡稳定性评价
,,刘造保,刘康
岩石工程学报 , 2011,
Abstract: 边坡的稳定性评价是一个复杂的不确定系统问题。结合投影寻踪算法、粒子群优化算法和逻辑斯谛曲线函数,建立了边坡稳定性评价的粒子群优化投影寻踪模型(pso-pp)。该模型一方面利用粒子群算法(pso)优化投影指标函数及逻辑斯谛曲线函数参数,确保了模型参数的准确性;另一方面利用逻辑斯谛曲线函数建立投影值与经验等级之间的非线性关系。模型的测试结果显示了良好的精度。将该模型应用到雅砻江锦屏一级水电站左岸边坡的稳定性分析中,实例分析结果与实际状态吻合较好,表明该模型在边坡稳定性评价中的可行性和有效性。
位移时序预测的apso-wlssvm模型及应用研究
,,刘大文
岩石工程学报 , 2009,
Abstract: 引入改进的粒子群算法对小波核函数最小二乘支持向量机进行优化,提出了位移时间序列预测的改进粒子群优化小波最小二乘支持向量机预测模型(apso-wlssvm)。该模型具有小波变换的良好时、频域分辨能力和支持向量机的非线性学习能力;同时利用粒子群算法优化小波最小二乘支持向量机的参数,避免了人为选择参数的盲目性,从而提高了模型的预测精度。为证明该模型的优越性,将该模型与传统的高斯核函数支持向量机模型的预测结果作了对比,结果表明该模型较传统方法预测精度有了明显提高。最后将该模型用于锦屏一级水电站左岸边坡和导流洞进行变形预测,预测结果表明该方法科学可靠,在岩土体位移时序预测中具有良好的实际应用价值。
基于混合核函数pso-lssvm的边坡变形预测
郑志成,,,刘造保
岩土力学 , 2012,
Abstract: 支持向量机(svm)的核函数类型和超参数对边坡位移时序预测的精度有重要影响。鉴于局部核函数学习能力强、泛化性能弱,而全局核函数泛化性能强、学习能力弱的矛盾,通过综合两类核函数各自优点构造了基于全局多项式核和高斯核的混合核函数,并引入粒子群算法(pso)对最小二乘支持向量机(lssvm)超参数进行全局寻优,提出了边坡位移时序预测的混合核函数pso-lssvm模型。将模型应用于锦屏一级水电站左岸岩石高边坡变形预测分析,并与传统核函数支持向量机预测结果进行对比分析。结果表明,该模型较传统方法在预测精度上有了明显提高,预测结果科学可靠,在边坡位移时序预测中具有良好的实际应用价值。
The forcing of steady perturbation in summer by diabatic heating and orographic effect of the Qinghai-Xizang Plateau
夏季青藏高原动力和热力的强迫定常扰动

Xu Feiya,ji Liren,
,纪立人

大气科学 , 1985,
Abstract: 本文应用一个球面和σ坐标原始方程线性定常模式,模拟夏季青藏高原的动力和热力强迫作用下的定常扰动.计算得到的定常扰动,在对流层上层槽脊分布和实况基本相符,但南亚高压的位置稍偏东,中太平洋高空槽较弱.在对流层中层计算的扰动振幅较实况强,特别是西太平洋副高.对偏差的可能原因进行了讨论.文中比较了不同基本气流、热源的垂直分布和热力耗散的影响,结果表明不同的热源垂直分布可以影响定常扰动的位相分布;还指出线性模式中,随高度增强的热力耗散机制对解释定常扰动的位相和结构可能是重要的.
Complex Event Detection for Long Process Based on Out-of-Core
基于内外存调度的长过程复杂事件检测

,,陈艳格
计算机科学 , 2012,
Abstract: Complex event detection can get useful information from vast of data, so it has drawn extensive research and attention in recent years. However, there are many complex events occurring in a very long period. Due to the constraint of memory, traditional complex event detection technologies arc not suitable for this case. To detect complex events for long process, this essay proposed the policies of object tree as memory storage structure,PR replacement, storage of e- vents by classify, the instance map table. Finally, the effectiveness and efficiency of our proposed methods for complex event detection were verified through experiments on real data set.
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