滑坡灾害短期临滑预报监测新途径研究

由于滑坡灾害的复杂性,迄今为止,尚未形成经得起大量实践验证的预报理论与方法,现仍然是地质灾害学中正在探索研究而未完全解决的难题.通过对滑坡灾害研究史、预测预报、监测技术的分析,认为在滑坡进入加速变形至剧变形破坏阶段,地表及深部监测网点及其设施遭受破坏,无法继续利用“点”式测量方法采集监测数据的情况下,地面三维激光扫描仪可不受干扰独立进行滑坡的“面”式测量,为预测预报滑坡的发生时间提供第一手连续可靠的数据资料,可进一步提高滑坡灾害预测预报的精度.     

振动磨机实验测试及工艺参数对比分析

通过实验测试对振动磨机与球磨机的研磨效率、能量消耗、介质磨损进行了分析比较，证明了振动磨机在细磨，尤其超细磨时优势凸显；同时对振动磨机的主要工艺参数进行了对比分析，提出了在振动磨机设计时合理确定这些参数的建议。     

影响地表动态移动和变形的因素

以Knothe模型的函数为基础,对不同推进速度和不同时间影响系数下动态地表移动和变形进行研究.结果证明:提高开采速度有利于减小地表采动损害;时间影响系数c较小时,下沉迟缓,最大动态变形值较小,随着c的增大,地表动态变形值增大.     

水力停留对复合生物膜-活性污泥工艺的影响

研究了水力停留时间(HRT)对复合式生物膜-活性污泥工艺处理城市污水效能和反应器中微生物性质的影响.研究结果表明,HRT对系统COD的去除效果影响不大,对氮源污染的影响较大.随着HRT的减少,系统中的污泥质量浓度呈现不断增加的趋势,系统的COD容积去除负荷显著增强.对微生物呼吸速率(OUR)的分析表明,维持较长的HRT能够使反应器内微生物具有更强的活性.因此,建议复合式生物膜-活性污泥工艺合理的HRT的范围为6~8 h.     

基于回归分析与时序分析降水预报迭合模型的构建与实现

通过对大气降水序列确定性成分和随机性成分特征的分析,给出一种基于回归分析与时序分析降水预报迭合模型的构建方法.在分离和构造逐月降水序列趋势项、周期项和随机性项的基础上,给出基于Fortran和MATLAB的程序实现思路.最后给合实例验证了该方法的实用性和可行性.     

基于BPEL的颗粒堆积仿真的网格计算服务

提出了颗粒堆积仿真过程的并行计算和并行可视化的实现方法,大大减少了颗粒堆积计算的时间.并通过商业流程执行语言(BPEL)定义的工作流,实现对计算服务的流程控制、事务管理和生命周期控制,使得颗粒堆积仿真计算服务能够平滑地移植到网格计算服务平台上提供服务.     

Research on Chaotic Time Series Prediction Based on K-entropy and RBF Neural Networks

In this paper, a method of direct multi-step prediction of chaotic time series is proposed, which is based on Kolmogorov entropy and radial basis functions neural networks. This is done first by reconstructing a phase space using chaotic time series, then using K-entropy as a quantitative parameter to obtain the maximum predictability time of chaotic time series, finally the predicted chaotic time series data can be acquired by using RBFNN. The application considered is Lorenz system. Simulation results for direct multi-step prediction method are compared with recurrence multi-step prediction method. The results indicate that the direct multi-step prediction is more accurate and rapid than the recurrence multi-step prediction within the maximum predictability time of chaotic time series. So, it is convenient to forecast and control with real time using the method of direct multi-step prediction.     

IEEE802.11 DCF退避机制分析和改进

引入二维马尔科夫模型,对退避时隙选择概率分布对IEEE802.11DCF系统性能的影响进行了理论分析,并提出了一种简单有效的退避时隙选择改进方案.仿真结果证明,该方案能够有效提高IEEE802.11的饱和吞吐量.     

EKF在多变量混沌序列辨识中的应用

运用扩维技术以及扩展卡尔曼滤波算法的跟踪辨识特性同步实现对多变量混沌序列的精确预测和混沌系统主动态方程的参数辨识。利用典型混沌方程与所观测时间序列的吸引子特性比较，较准确地确定系统初始状态。对理想Roessler三个变量的时间序列和大连市气温降雨二变量时间序列进行仿真并与递推最小二乘法进行比较，结果表明该方法的有效性。     

演化硬件平台的数字电路仿真算法

在构建演化硬件的软硬件协同设计平台中,提出了一种数字电路仿真算法。这种仿真算法根据数字电路的拓扑结构,将电路的仿真过程分为两个阶段:第一阶段主要是对数字电路结构化,并将每个宏实体(模块)置于激活或挂起状态;第二阶段则使用两种方法仿真激活的宏实体。此外,根据软硬件协同设计平台的需求,对电路进行优化度和复杂性评价。实验表明这种数字电路仿真算法能较好地满足该系统平台的要求,有效地指导下一步的演化策略。