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BP神经网络可以解决地表沉陷等非线性关系问题,为了更精确地进行地表沉陷变形预测,引入Adaboost算法对BP神经网络进行改进,并运用Matlab R2014a建立基于Adaboost的BP神经网络地表沉陷预测模型。首先通过BP神经网络进行训练、测试,经过多次迭代,将每个BP神经网络作为一个弱预测器加权组合,形成强预测器,并首次对青岛地铁3号线保河区间隧道进行地表下沉值预测。预测结果表明:Adaboost的BP神经网络预测下沉值的平均绝对误差为0.585 3 mm,平均相对误差为5.82%,与BP神经网络预测相比,绝对误差降低了2.594 7 mm,相对误差降低了27.46%,由此表明Adaboost的BP神经网络适用于地表沉陷预测,且预测精度更高。 相似文献
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食品质量与安全专业相继在我国高校开设,《食品毒理学》是此专业一门重要的专业课,但该课程在相关高校的开出率并不高。就这一课程的开出状况及实际教学情况进行了总结,提出在教学中存在的问题,针对这些问题阐述了如何促进该课程教学的一些建议和方法,并希望本课程能在相应的高等教学中得到应有的重视。 相似文献
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含碳颗粒凝胶推进剂模拟液雾化研究(英) 总被引:1,自引:0,他引:1
制备了含质量分数5%平均粒径5 μm的碳颗粒的凝胶推进剂模拟液并研究了其雾化特性。测量了模拟液的流变特性,在射流速度10~22 m·s-1、撞击角60°~90°、喷嘴直径0.5~1.5 mm及喷嘴长径比3.5~8条件下进行了雾化实验,利用线性稳定理论研究了其液膜破碎特性。结果表明,碳颗粒的添加导致凝胶模拟液的稠度系数增大、流动指数减小;在本文实验范围内,模拟液只能雾化形成液丝及大尺寸液滴,雾化效果随着射流速度、撞击角度的增加而改善,喷嘴长径比及喷嘴直径变化对雾化模式的影响很小;理论预测的液膜破碎长度与实验值之间存在14.9%~24%的误差,但线性稳定理论预测的液膜破碎长度变化趋势与实验吻合良好。 相似文献
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