排序方式: 共有3条查询结果,搜索用时 62 毫秒
1
1.
运用经验模态分解(EMD)将某大跨度膜结构测点非平稳风压分解为一系列相对平稳的固有模态函数和一个剩余分量.为消除实测风压中噪声对固有模态函数的影响,使用小波变换对每个固有模态函数进行去噪,将去噪后的固有模态函数及剩余分量作为样本输入.分别将径向基核函数、Hermite核函数及Hermite组合核与最小二乘支持向量机结合(LSSVM),运用粒子群算法(PSO)对3种算法的正则化参数及核参数进行智能寻优,建立基于径向基核函数、Hermite核函数及Hermite组合核的PSO-LSSVM风压预测算法,并基于超高层建筑实测风压验证了组合模型的鲁棒性.单点预测结果表明,基于Hermite组合核的PSO-LSSVM的预测算法较其余两种算法具有更高预测精度及泛化能力;空间点预测结果进一步证明了该方法对于非平稳非高斯风压预测的有效性. 相似文献
2.
3.
电脱水(EDW)技术是一种污水污泥深度脱水技术,有利于降低干化过程中的热能消耗.以电脱水阴极侧水分的分离方式为研究重点,通过添加吸水材料,将水分由重力分离转变为吸附分离来提高脱水效率.同时,考察了电压和机械压力等操作条件的影响,并给出了不同工况组合的脱水效果.结果表明,添加吸水材料后,污泥最终含水率及脱水能耗明显降低,且选择合适的电压、机械压力及阴极形式对电脱水有利.在50V、21kPa条件下对于阴极58gm(250目)不锈钢网,电脱水90S可将污泥含水率由82.7%降至56.10%. 相似文献
1