排序方式: 共有23条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
基于主成分分析的水质评价研究 总被引:4,自引:0,他引:4
借助于统计分析软件SPSS,使用主成分分析法对长江中泓断面2001-2008年的水质进行了评价。首先找出可以综合反映水质指标的主成分,然后得到综合评价函数。根据主成分和综合评价函数得分及排序,对2001-2008年长江中泓断面水质评价结果为:2007年1月水质最差,2003年5月水质最好,水质状况近年来呈逐年恶化的趋势。 相似文献
2.
3.
在水质评价过程中,水环境质量等级之间存在非线性关系,这给水质评价工作带来难度。针对此,以某地地表水质作为研究对象,对单因子分析法、离散Hopfield神经网络模型和T-S模糊神经网络模型3种水质评价方法进行分析比较。仿真结果表明:模糊神经网络算法结合了神经网络系统和模糊系统的优势,集学习、联想、识别与信息处理于一体,评价结果稳定、合理,优于离散Hopfield神经网络模型,非常适合对于此类问题的研究;而单因子分析法存在一定的局限性。 相似文献
4.
以AutoCADR12为例,研究开发了中英文对照系统。该系统实现了屏幕菜单中英文切换显示;下拉菜单对话框中英文对照显示;作图区既可标注汉字,又可标注英语。 相似文献
5.
针对传统机器学习分类算法处理高维个人信用数据时分类准确率较低的问题,提出一种基于皮尔森相关系数(PCC)和互信息法结合梯度提升决策树(MI-GBDT)的最优特征子集的选择方法,并应用在决策树、朴素贝叶斯分类器、支持向量机上。利用皮尔森相关系数去除强相关特征,利用互信息法和GBDT计算剩余特征的综合重要度,结合改进的基于特征排序的搜索策略,分别生成3种分类器模型所需的最优特征子集。实验结果表明,该方法在3种分类模型上筛选出的特征子集对应的分类精度分别提高了4.33%、13.29%和20.27%。 相似文献
6.
基于经验模式分解方法和长短期记忆网络(empirical model decomposition and long short-term memory network,EMD-LSTM)模型对水位数据进行预测。先采用中值滤波对数据序列进行预处理,然后对数据序列进行EMD分解,并对EMD分解的每个特征序列使用LSTM模型进行预测,最后叠加各个序列预测值,得到最终的预测结果。以南水北调工程某河流每隔1 h的瞬时流量、流速和水深监测数据为研究对象,采用EMD-LSTM模型进行建模,试验结果表明,该模型能够实现水位、水速和瞬时流量连续12 h和6 h的准确预测,且比LSTM模型具有更高的预测精度,可为水位预判和水资源的实时调度提供决策依据。 相似文献
7.
以供应链多级库存为研究背景,建立以生产为中心的供应、生产和销售3个环节的多级库存集成化动态模型,并对模型进行仿真优化。结合训练神经网络的混合算法GA-BP算法,提出了基于遗传算法与人工神经网络相结合的优化预测模型。最后给出实例说明GA-BP算法优化预测模型的求解过程,验证了模型的可行性。 相似文献
8.
采用标准中内插值的方法生成足够多的样本,用LM改进算法进行训练,模型收敛加速,泛化能力提高,用该网络对南水北调东线源头的断面连续8年的水质数据进行综合评价。建立离散Hopfield网络模型对该数据进行评价,得出客观、全面的水环境质量状况,并针对具体超标的指标给出了改善建议。 相似文献
9.
以日本OMRON的C系列P型PLC为基础,介绍PLC在机械手步进控制中应用,并给出了详细的程序设计过程。该程序已在工业机械手中获得了应用、可靠的性能,可供同类设计参考。 相似文献
10.