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针对现有VP型倾斜仪故障诊断主要依靠人工经验和诊断流程较为复杂的问题,提出以互补集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)多尺度近似熵和二进制蝙蝠算法(binary bat algorithm, BBA)优化SOM神经网络参数的VP型倾斜仪故障诊断新方。首先,将归一化后的仪器故障信号进行CEEMD分解,对6阶本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)求取多尺度近似熵值;然后将网络输入法按比例分为训练集和测试集,以训练集的识别率为适应度函数,应用二进制蝙蝠算法(binary bat algorithm, BBA)优化SOM神经网络的竞争层维数和网络训练次数;最后应用上述得到的BBA-SOM网络模型对倾斜仪故障特征数据进行辨识。实验表明:CEEMD多尺度近似熵判据对倾斜仪故障特征的区分效果符合预期;相对于朴素贝叶斯、AdaBoost集成学习与LDA等学习模型,BBA-SOM模型可以准确进行故障诊断;该方法对实现VP型倾斜仪故障的自动诊断有重要现实意义。 相似文献
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客流预测对于城市轨道交通运行组织和管理具有重要的意义.本文中组合图卷积网络和循环神经网络构建图卷积循环神经网络GCGRU模型,借助图卷积网络学习城市轨道网络的复杂拓扑结构,进而捕捉空间关联特征,通过循环神经网络变体门控循环单元学习多特征客流量的趋势变化规律从而捕捉时间特征.利用上海市1年的全网地铁断面客流量展开研究,并... 相似文献
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广泛开展体育保健活动,在增进健康、学生们的身体形态,培养团结友爱集体主义和爱国主义精神有助于培养机智灵活沉着果断谦虚谨慎等意志品质。使学生保持积极健康向上的心理状态。 相似文献
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极端降水频发,对人类的生产生活影响越来越大。利用2005—2020年宁夏24个国家级气象观测站小时降水资料,研究了宁夏不同区域暖季(5—9月)小时极端降水时空分布特征。结果表明:宁夏小时极端降水量和降水频次呈自北向南逐渐增大的特点,小时极端降水强度相反。宁夏北部引黄灌区大部分区域的白天极端降水量和降水频次均较夜间偏少,而南部山区和中部干旱带偏多,南部山区尤为明显;除零星点外,宁夏白天降水强度均强于夜间,昼夜差高值区主要集中在中部干旱带。宁夏有16.7%的站点极端降水量增加趋势通过0.1的显著性检验;有70.8%的站点极端降水强度呈增加趋势。宁夏三个区域小时极端降水量、降水频次和降水强度均呈增加趋势,其中中部干旱带极端降水量增加趋势通过了0.05显著性检验。南部山区和中部干旱带极端降水量和降水频次8月最大,而北部引黄灌区7月最大;5、6月小时极端降水强度自北向南递增,7、8月北部引黄灌区降水强度最大,9月中部干旱带小时极端降水强度最大。南部山区逐时极端降水量主要由极端降水频次贡献,北部引黄灌区和中部干旱带逐时极端降水量由降水频次和降水强度共同影响。 相似文献
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将影响高校图书馆藏书结构的因素分级量化并赋予权重,通过建立一个函数使图书采购资金分配实现量化,结合教学型高校实际情况,分析了其采购质量影响因素,分别测算出各个影响因素的权重,建立资金分配函数,演算函数求解过程,得出采购资金分配方案。 相似文献
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