【摘 要】
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针对排土场边坡稳定性分析,提出了一种利用主成分分析法降低数据冗余性、粒子群算法优化极限学习机权值阈值的PCA-PSO-ELM排土场边坡稳定性预测模型.确定了土壤黏聚力、内摩擦角、排土场斜角、地基承载力、地震烈度、降雨和降雪条件、排土工艺以及乱采乱挖状况8个排土场稳定性预测指标,针对100组相应排土场数据,采用训练时间、RMSE值和决定系数R2来评价和对比PCA-PSO-ELM模型与BP神经网络模型、ELM模型和PSO-ELM模型预测结果的有效性.研究结果表明:利用经PCA降维处理过的排土场稳定性样本数据作
【机 构】
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中南大学资源与安全工程学院,湖南 长沙 410083
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针对排土场边坡稳定性分析,提出了一种利用主成分分析法降低数据冗余性、粒子群算法优化极限学习机权值阈值的PCA-PSO-ELM排土场边坡稳定性预测模型.确定了土壤黏聚力、内摩擦角、排土场斜角、地基承载力、地震烈度、降雨和降雪条件、排土工艺以及乱采乱挖状况8个排土场稳定性预测指标,针对100组相应排土场数据,采用训练时间、RMSE值和决定系数R2来评价和对比PCA-PSO-ELM模型与BP神经网络模型、ELM模型和PSO-ELM模型预测结果的有效性.研究结果表明:利用经PCA降维处理过的排土场稳定性样本数据作为输入变量去训练和测试PSO-ELM网络模型,预测值与真实值非常接近,其预测精度和效率不仅高于ELM算法,而且远远优于传统BP神经网络算法.经过PCA法优化的PSO-ELM模型与未经PCA处理过的PSO-ELM模型相比,前者在效率相差甚微的基础上大幅缩短了计算时间,证明了该方法具有一定的实用价值.
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草原荒漠化是导致沙尘暴频发的重要原因,为掌握中蒙毗邻草原区荒漠化的时空动态,利用2001年、2010年和2020年的Landsat和Modis遥感影像、Albedo-NDVI特征空间及荒漠化监测差值指数( DDI)对该区域荒漠化动态特征及其驱动因素进行了研究. 结果表明:①2001—2020年中蒙毗邻草原区荒漠化现状呈“西高东低、南高北低”的空间特征. 其中,蒙古苏赫巴托尔省典型草原区以未荒漠化(ND)和轻度荒漠化(LD)为主,东戈壁省荒漠草原区以极重度荒漠化( ESD)和重度荒漠化( SD)为主;中国内
为评估京津冀及周边“2+26”城市农村居民面源污染控制成效,揭示其对北京市秋冬季重污染天气PM2. 5污染的改善作用,及其对PM2. 5组分硫酸盐形成机制的影响,采用空气质量模型对北京市2018—2019年秋冬季5次重污染事件进行了模拟. 结果表明:①在“2+26”城市平原地区民用散煤削减90%的控制情景下,区域PM2.5浓度最大值由324 μg/m3 降至251 μg/m3,下降了23%. 北京市城区PM2. 5浓度由139 μg/m3 降至124 μg/m3,下降了11%;同时,北京市城区SO2、硫酸
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为解决Fenton技术在地下水有机污染的原位修复中铁基材料难注入、降低二次污染的问题,并拓宽适用的pH范围. 以含水层介质(aquifer medium,简称“AM”)中的铁矿物为铁源,综合考虑区域地下水系统分区、地质类型和地质时代,采集京津冀5处典型地区浅层含水层介质,以天然还原剂/配体-抗坏血酸(ascorbic acid,简称“ AA”)为强化试剂,构建了AM/AA/H2O2 体系,并探究该体系对硝基苯酚(PNP)的降解效能以及环境pH对PNP降解的影响,同时揭示了AM/AA/H2O2 体系降解污染
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