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1.
为了减少现有的钢桥面铺装层车辙深度预估的误差,提出基于长期实测数据的钢桥面铺装车辙评估模型的温度影响系数计算公式。首先对南京长江第四大桥的实测温度概率统计后采用双高斯函数表征其分布;在此基础上修正了现有车辙评估模型中的温度影响系数公式,并利用车辙实测数据对车辙评估模型计算值进行验证。研究结果表明:钢箱梁复合浇筑式铺装层温度可通过双高斯分布描述其概率分布;计入温度影响系数的车辙深度与实际车辙值之间误差较小,相对误差为15.2%。 相似文献
2.
目前基于图的关键词提取算法,都只考虑了文章中词语和词语之间的关系,而忽视了句子的影响.而且这些关键词提取算法,忽略了文章中存在多个话题对关键词提取的影响.新方法基于词语-词语、词语-句子、句子-句子的3种关系建立了3个图.在传统基于图的算法上更多地考虑了句子的影响,并且创新地使用聚类的方法在文章中找出涉及的所有话题,相应地提取关键词来覆盖全部话题.实验结果显示改进后的关键词提取算法相较于传统算法在提取效果上有很大的提高. 相似文献
3.
利用Debye-Hückel线性化近似理论得到微管道内的电势分布,通过修正的Navier-Stokes方程和能量方程研究了纳米流体的流动及辐射传热问题.得到了电动宽度K、辐射热参数Nr、焦耳热参数S以及纳米粒子的体积分数φ对纳米流体速度、温度及努赛尔数(Nusselt number)的影响.结果表明纳米粒子的加入显著地影响流体的电动效应及热辐射效应. 相似文献
4.
5.
受到重工业发展规模、北温带季风气候、秋冬季燃煤取暖、机动车拥堵状况以及微观气象条件等各种因素影响,沈阳地区PM2.5浓度变化具有趋势性、周期性及随机性特征。针对上述三种特征,论文构建了一种集成双向长短期记忆网络的神经网络预测模型DLENN(Double-LSTM Ensemble Neural Network),内含的两个方向LSTM分别刻画PM2.5浓度变化趋势性和周期性,然后采用线性回归杂合神经网络来捕捉PM2.5浓度变化的随机性。基于沈阳地区11个监测站2016至2017年空气质量和气象条件数据,本文将DLENN模型分别与自回归移动平均ARIMA模型、支持向量机SVM模型、随机森林RF模型和梯度提升树GBDT集成学习方法进行对比实验,结果表明DLENN预测模型稳定优于其他方法,其预测误差RMSE相对于ARIMA、SVM和集成模型分别下降了9.23%、3.83%、5.49%. 相似文献
6.
7.
为适应医用敷料抗菌和缓释功能的要求,采用十八烷基三甲基溴化铵(STAB)为模板剂,制备敷料用介孔二氧化硅(SiO_2)载体材料,并探讨工艺参数对其结构的影响。以盐酸环丙沙星(CH)为客体分子,介孔SiO_2为骨架制备复合抗菌颗粒,探究CH在介孔SiO_2中负载及释放行为。结果表明:所制备介孔SiO_2分散性较好,平均孔径为3.2nm,适于作药物载体;负载的CH表现出一定的缓释效果,在酸性和中性条件下的1h累积释放率分别为26.63%和15.74%,满足伤口初期的抗菌需求。使用经典药物释放模型进行释药数据拟合,发现载药颗粒的释放过程更符合Ritger-Peppas模型。 相似文献
8.
柳树应用于土壤修复,不仅展现对镉良好的富集性,对污染环境良好的适应性,还能发挥景观植物的特性,避免将污染引入食物链.研究通过90 d温室盆栽实验探讨了三种能够有效富集重金属的柳树(Salix×aureo-pendula CL‘J1011’,Salix×Jiangsuensis‘J172’,Salix×Jiangsuensis‘55’)对于镉-芘复合污染土壤的修复潜力.结果表明:三种柳树均表现出良好的耐受性且同时具有富集镉和降解芘的性能;其中金丝垂柳1011对镉的富集达到231.4μg·kg~(-1),同时使芘的残留量减少了88.6%.与单一镉/芘污染相比,复合污染抑制了苏柳172和苏柳55叶片中镉的富集,富集系数分别降低了54.4%和44.1%,同时抑制了柳树对土壤中芘的去除效果,去除率分别降低了3.4%和27.0%;复合污染情况下金丝垂柳1011对镉的吸收不受影响,但对芘的去除具有更好的效果,去除率提高6.5%,体现其在重金属-有机物复合污染修复方面更高的应用潜力. 相似文献
9.
正2018年1月10日,由建德市科技局主办、浙江伍一技术股份有限公司负责运营和管理的建德科技大市场正式签约启动,中国技术市场协会副会长武毅、浙江省科技厅产学研合作与成果转化处处长陈龙根、浙江省科技信息研究院党委书记应向伟、建德市委书记童定干、建德市科技局局长叶强、浙江伍一技术股份有限公司副总经理谢英俊等出席启动仪式。陈龙根在致辞中指出,建德科技大市场的启动运营是全面贯彻党的十九大精神的具体行动,是构 相似文献
10.
收集并整合多所高校学生的慕课学习行为数据,设计基于数据复杂度的纠错输出编码(ECOC)多分类算法。该算法利用数据复杂度降低多类之间的分类难度,从而提高算法的预测准确度。实验结果表明,在不同高校的慕课数据集的测试中,所设计基于数据复杂度的ECOC分类算法比传统的ECOC算法具有更高的分类准确度和鲁棒性,实现了学生学习成绩多等级的有效预测,为个性化教学奠定了基础。 相似文献