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本文回顾、梳理了2003—2020年东北振兴战略实施以来国家和地方出台的一系列有关政策,分别在国家、省、地市级层面归类总结、解读,对政策的层级、类型和时序进行解构性分析,并基于Python自主编程对相关政策进行文本数据挖掘,最后对东北振兴系列政策引发的区域经济及国企改革效应进行评价。结果表明:① 国家、省、地市围绕东北振兴形成了多类型、多层级、多时间节点的复杂政策系统;② 东北振兴政策体系形成与变迁具有稳定性、连续性、时效性、地域性等特征;③ 东北振兴政策从长期尺度看推动了区域经济发展,但地方对政策依赖度高,短期政策刺激效果明显但可持续性较差;④ 在政策引导和支持下,东北地区国企改革不断深化,创新驱动效果明显,但也面临关键技术瓶颈。 相似文献
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针对救援提升车结构复杂、工况故障数据独立性差、故障诊断难的特点,提出一种基于谱聚类的半监督支持向量机救援提升车故障诊断算法。该算法利用谱聚类的思想挖掘原始故障数据的隐藏特征信息,有效区分不同耦合程度的部件系统中故障信息的独立结构特征。首先根据原始输入数据建立故障图谱,然后通过建立拉普拉斯矩阵获取更加符合聚类假设的核函数,最后,建立半监督支持向量机模型,利用梯度下降算法求解最终分类结果。将上述算法应用于XCA30_JY救援提升车工况故障诊断系统,通过搭建真实仿真环境,对采集到的工况数据进行分类,获取最终分类效果。为评价其性能,分别与传统支持向量机及梯度下降半监督支持向量机进行比较。实验结果表明:提出的算法对于救援提升车故障诊断具有较好的分类效果,救援提升车工况故障分类错误率降低至10.2%,可有效解决复杂工况故障诊断难题。由于本算法具备任意样本空间聚类及非凸函数优化求解能力,因此,除可广泛应用于车载故障诊断系统外,对于数据分类、模式识别等方面具有普遍的应用和指导意义。 相似文献
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为研究卵石土场地地震反应特征,基于四川成都典型卵石土场地,通过振动台模型试验研究卵石土场地在不同地震波、不同地震强度激励下的加速度峰值放大系数、加速度频谱反应及动土压力反应,并且对其场地地震反应非线性效应及土体动剪应力-动剪应变关系进行分析。结果表明:卵石土场地表层土层对地震波具有明显的放大效应,加速度峰值放大系数介于1~1.4之间,下部土层放大效应较小,加速度峰值放大系数介于0.9~1.2之间。卵石土场地对地震波具有低频放大,高频滤波的作用,滤波频率上、下限随激励强度的增大逐渐向低频方向移动。激励强度较小时,土体尚未破坏,动土压力在地震过程中逐渐增大;随着激励强度的增大,动土压力反应明显增大,表现出骤减后逐渐增大的现象。在激励强度较小时(SN1),中部土体最先进入非线性反应阶段,地震波在中部土层能量损耗最大;激励强度较大时(EL3),土体均发生了较大变形,土体最大动剪应变达到1.7%,此时卵石土场地对地震波的放大作用明显减弱。 相似文献
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为研究土体加速度在向上传递时,不同地震动对其峰值的影响,设计制作了干砂场地离心振动台试验,通过对比得出加速度放大系数沿深度变化的规律.结果表明:地震动加速度幅值越大, 其沿深度变化的放大系数越小;在波的幅值增大时,其放大系数存在一定的衰减率,且衰减率随着幅值的增大而减小;在相同幅值不同频谱特性地震动作用下,等幅正弦波的加速度放大系数最大, LEAP波其次,El-Centro波最小.土体加速度放大系数及其衰减率的分析有助于研究场地的动力响应变化规律,对抗震设计具有一定参考价值. 相似文献
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目前用于结构抗震设计的反应谱仅能反映峰值反应,无法体现反应值随时间的变化。文中提出一种弹性能量半径演化谱,可反映线性单自由度体系弹性能量(即动能与弹性势能之和)随地震持时的变化,且其峰值近似等于结构峰值位移。文中给出了利用地震动演化功率谱得到该演化谱的方法并进一步发展了一种计算线性多自由度体系地震位移反应的新方法。通过两座框架结构的地震反应计算,将新方法与传统振型组合法及时程分析法的计算结果进行对比,发现对于振型稀疏结构,新方法计算结果与SRSS法接近;而对于振型密集结构,新方法计算结果较CQC法更精确,且避免了CQC法相关系数的复杂计算。 相似文献
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近些年来,深度学习网络的兴起极大地推动了人工智能技术在地震数据处理、反演以及解译等领域的应用.地震波阻抗反演是石油地震勘探领域的一项关键技术,其反演精度在圈定油气储层构造中起到非常重要的作用.提出了一种基于数据驱动时间卷积网络(temporal convolution network,TCN)模型的地震波阻抗反演方法,旨在无需建立初始反演模型,直接利用工区的少量测井标签数据,以地震振幅数据为输入,将波阻抗反演转化为时间序列建模任务,最终输出地下模型的阻抗信息.采用Marmousi2数据集对基于TCN的波阻抗反演模型进行训练、验证和测试,结果显示,在测试集上该模型预测结果的皮尔逊系数和决定系数分别达到97.92%和95.95%,并对远离训练区域的波阻抗信息预测有着良好的泛化性,且在预测时间和预测精度等方面都要明显优于前人的相关研究工作.上述结果表明,TCN时间序列深度学习模型在复杂地层波阻抗反演中具有一定优越性和应用前景,为地震波阻抗反演提供了新思路. 相似文献
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