基于智能物联网技术的天津城市积水监测预警系统     

侯天宇  梁好  霍凯  赵敏  陈子煊  张春莉  苑超 《气象研究与应用》2021,(1):85-89

通过智能物联网技术实时获取积水监测实况数据,利用天津市气象精细化格点预报产品和城市自动雨量观测站实况数据,以机器学习、神经网络模型和天津市城市内涝风险等级划分原理为基础,研究基于用户实时位置的城市内涝预报预警技术,研发天津市城市自动化积水监测预警系统。结果表明,该系统具备一定的城市内涝风险监测预警预报能力,并在2018—2020年多次重大天气过程中应用,积水深度预报结果与监测结果基本一致,应用数据表明验证结果良好,系统可以为政府防灾减灾决策、指挥调度提供精准、及时的气象数据支撑。  相似文献   

分数阶傅里叶变换联合支持向量机的建筑物变形预测     

古巍  李倩  陈代果 《大地测量与地球动力学》2022,42(12):1239-1245

提出一种分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transformation, FrFT)与支持向量机(support vector machine, SVM)相结合的建筑物变形组合预测模型。首先利用FrFT对变形时间序列进行多尺度分析,将复杂时间序列分解为一系列结构较为简单的子序列;然后利用SVM对每个子序列分别建立预测模型,通过将各个子序列的预测结果进行综合叠加,得到最终预测结果;同时考虑到SVM模型参数选择的难题,提出一种改进果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm, IFOA)对其进行全局寻优,提升预测性能。以西南地区某混凝土坝变形实测数据为例开展验证实验,结果表明,本文组合预测模型能够充分挖掘数据中隐含的趋势性和规律性信息,获得较高的预测精度。  相似文献   

四脚钻塔拆装工艺的新突破和机装可逆式钻塔     

周幼宗  曹宝珍 《煤田地质与勘探》1996,24(6):61-62

打破传统的自下而上安装钻塔的方法(顺装法),采用自上而下的安装法(逆装法)构想,成功地研制出一种新型钻塔拆装机和一种机装可逆式钻塔,既保持了四脚钻塔的优点,又解决了高空拆装作业带来的不安全隐患,减轻了劳动强度,提高了生产效率,取得了良好效果   相似文献   

支撑结构频率对海上风机动力响应的影响机理研究     

李彦娥  李涛  彭驰  李强  张杰 《海洋工程》2023,41(4):38-48

海上支撑结构的优化设计是海上风机技术发展的必然趋势,降低支撑结构的载荷是保证风机安全运行的有效途径。海上支撑结构受到风浪复杂环境荷载作用,风、浪载荷决定着塔底承受较大的剪力和倾覆力矩,同时风浪的随机性和周期性会影响塔架的疲劳载荷。基于海上风机支撑结构频率对载荷影响的研究,分析海上支撑结构频率对叶片根部挥舞和摆振响应的影响,探究频率对风机响应的影响机理。研究表明：波浪频率诱导是基础疲劳载荷响应的主要原因;开展单桩基础设计,当整机频率确定时,基础变径段可设置于浪溅区下部区域范围;叶片摆振响应受1P频率影响较大,在风机设计时可增加叶片摆振方向的阻尼;当整机频率邻近3P频率时,塔筒刚度变化对基础载荷响应的影响大于基础刚度变化;海上支撑结构设计时可优先考虑塔筒刚度。  相似文献   

Data-based modelling approach for variable density flow and solute transport simulation in a coastal aquifer   总被引：1，自引：1，他引：0  

Basant Yadav  Shashi Mathur  Sudheer Ch  Brijesh Kumar Yadav 《水文科学杂志》2018,63(2):210-226

Data-based models, namely artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM), genetic programming (GP) and extreme learning machine (ELM), were developed to approximate three-dimensional, density-dependent flow and transport processes in a coastal aquifer. A simulation model, SEAWAT, was used to generate data required for the training and testing of the data-based models. Statistical analysis of the simulation results obtained by the four models show that the data-based models could simulate the complex salt water intrusion process successfully. The selected models were also compared based on their computational ability, and the results show that the ELM is the fastest technique, taking just 0.5 s to simulate the dataset; however, the SVM is the most accurate, with a Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) ≥ 0.95 and correlation coefficient R ≥ 0.92 for all the wells. The root mean square error (RMSE) for the SVM is also significantly less, ranging from 12.28 to 77.61 mg/L.  相似文献   

落地通信基站机房地震易损性及震后功能失效概率评估          下载免费PDF全文

毛晨曦  李诗尧  张亮泉 《世界地震工程》2018,34(2):055-64

机房是移动通信基站的重要组成部分,其地震易损性将决定基站在震后的功能状态,即基站所辖范围内的移动通信服务在震后是否可以正常使用。在对我国北方某市典型落地通信基站机房进行实地考察的基础上,确定了影响机房地震后使用功能的重要设施（即基站板房、内部走线架、通信机柜和蓄电池组）;随后采用有限元软件ABAQUS分别建立了这些设施的数值模型,通过Pushover分析确定了每种设施的损伤模式、损伤水平评价指标及其数值;通过IDA分析得到了每种设施的抗震性能,并通过对IDA分析结果的统计得到了这些重要设施的地震易损性曲线;最后,给出了基于故障树模型的典型通信基站机房震后功能评估的方法。该工作将作为基本环节用于城市及地区移动通信系统的地震后功能状态评估与预测。  相似文献   

基于EC细网格产品在乌鲁木齐机场低能见度预测中的释用     

王楠 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2020,14(2):81-89

利用2015—2018年乌鲁木齐机场航空例行天气报告(METAR报)、ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)细网格数值预报产品对影响能见度的主要因子进行分析,提取与低能见度相关性高的物理量作为预报因子,采用SVM方法,分别基于Poly、RBF核函数建立乌鲁木齐机场未来21 h能见度预报模型。结果表明:(1)基于预报因子区间分类的SVM模型物理意义明确,试验结果较好;以RBF为函数建立的SVM模型(SVM-RBF)预报能力更好,其训练样本预测的TS评分0.84,准确率89.20%。(2)SVM-RBF模型的检验样本中,预报准确样本的预报误差整体偏小;在漏报样本中则有能见度越低、预报误差越大的特点,模型的振荡性明显。(3)结合NCEP/NCAR再分析资料研究SVM-RBF模型对天气过程的预报表现,发现模型对于特定天气形势下引发的低能见度天气,预报误差较小且预报提前量较大。  相似文献   

软件模块故障倾向预测方法研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

罗云锋  普杰  贲可荣 《武汉大学学报(信息科学版)》2010,(5)

研究了在区分故障严重程度下的软件模块故障倾向预测方法,将故障分为高严重程度和低严重程度两种类型,用统计分析和机器学习方法分析静态代码度量与故障倾向之间的关系。以公开和私有两种类型的失效数据集作为实验数据,分析发现,故障的严重程度影响预测性能,预测不同严重程度的故障需要选择不同的度量和分类模型,预测低严重程度故障的性能好于预测高严重程度故障的性能。  相似文献   

Assessing model of highway slope stability based on optimized SVM     

《China Geology》2020,3(2):339-344

Considering the geological hazards attributed to the highway slope, using a common simple model cannot accurately assess the stability of the slope. First, principal component analysis (PCA) was conducted to extract the principal components of six factors (namely, bulk density, cohesion, internal friction angle, slope angle, slope height, and pore water pressure ratio) affecting the slope stability. Second, four principal components were adopted as input variables of the support vector machine (SVM) model optimized by genetic algorithm (GA). The output variable was slope stability. Lastly, the assessing model of highway slope stability based on PCA-GA-SVM is established. The maximal absolute error of the model is 0.0921 and the maximal relative error is 9.21% by comparing the assessment value and the practical value of the test sample. The above studies are conducive to enrich the assessing model of highway slope stability and provide some reference for highway slope engineering treatment.  相似文献   

基于钻进状态监测的智能工况识别          下载免费PDF全文

范海鹏  吴敏  曹卫华  赖旭芝  陈略峰  陆承达 《探矿工程》2020,47(4):106-113

钻进过程状态监测旨在实时描述钻进工况,判断运行性能优劣程度进行非优追溯,及时指导司钻人员调整作业操作,保证钻进过程安全、高效、稳定开展。钻进工况是钻进系统运行状态的反映,因此开展面向状态监测技术的钻进工况识别研究具有重要的理论和应用价值。本文针对钻进工况识别问题,基于状态监测数据,建立基于支持向量机的钻进工况识别模型,对钻进工况进行识别。综合工况识别结果,对钻进效率进行评估,并对影响钻进效率的因素进行讨论,寻找提升钻进效率的手段。最后,采用钻进现场实钻数据进行仿真实验,验证所提方法的可行性和有效性。  相似文献