BP神经网络在不等时距滑坡变形预报中的应用

介绍神经网络模型的建模原理和方法,并采用该模型对实际滑坡不等时距监测数据进行处理和分析。结果表明神经网络模型能够对变形监测不等时距数据做出比较准确的模拟和预报,从而能够为变形监测的不等时距数据处理提供一种较好的方法,可以作为今后同类数据处理的模型。     

用基于紧支径向基函数的无网格法求解非齐次方程

将边界节点法(BNM)中的移动最小二乘近似方案用紧支径向基函数(CSRBF)代替,解决了BNM中本质边界条件较难处理的问题.用CSRBF逼近非齐次方程的特解,相应的齐次解用改进的BNM表示,发展了一种基于CSRBF的求解非齐次问题的无网格法.数值算例验证了该方法的可行性和有效性.     

BP神经网络模在不等时距滑坡变形预报中的应用

介绍神经网络模型的建模原理和方法,并采用该模型对实际滑坡不等时距监测数据进行处理和分析。结果表明神经网络模型能够对变形监测不等时距数据做出比较准确的模拟和预报,从而能够为变形监测的不等时距数据处理提供一种较好的方法, 可以作为今后同类数据处理的模型。     

边界型无网格法在对流分析中的应用研究

边界节点法(boundary node method,BNM)是一种将边界积分方程和移动最小二乘近似(moxring least-square,MLS)方案相结合的边界型无网格法.由于MLS不具有插值函数性质,BNM中的边界条件不容易施加.本文将BNM中的MLS用紧支径向基函数代替,得到的形函数具有Ddta函数性质,并用这种改进的BNM求解稳态对流扩散问题.     

不等间距GM(1,1)模型在滑坡监测分析中的应用

滑坡监测一般存在时间间隔不等情况,因此基于某滑坡监测资料,应用不等间距GM(1,1)模型对其进行处理,结果表明,该模型完全适用于滑坡变形预测,可作为今后滑坡变形预测模型.     

中小型奶牛场奶牛粪便两种处理模式效果分析

以中小型奶牛场为例，对奶牛场29头奶牛粪尿潜在的生物质能进行了定量计算分析，结果表明，奶牛场年产粪便通过沼气生产和蚯蚓养殖，其生物质资源价值分别达4．8万元和13万元。奶牛场利用沼气技术对粪便进行处理，产生沼气用于生活能源，沼肥用于种植；蚯蚓养殖生产蛋白饲料，蚯蚓粪则是一种很好的有机肥。两种处理模式将种植业，养殖业与环境之间实现了良性循环利用。