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1.
多年过去了,我仍然珍藏着一套《峰峰孙庄矿志》,打开那烫金的墨绿色封面,一股油墨清香扑面而来。翻开这本凝结着我的心血和汗水的矿志,字里行间充溢的编写组的集体智慧和热忱不由得让我回想起编修矿志的点点滴滴,一幅幅昔日的画面在我的脑海中不断回放。一、紧急受命编修矿志2009年初,正在紧张工作的我接到领导下达的命令,立即放下手头工作,参与到编修《峰峰孙庄矿志》的工作中去,为《峰峰煤矿志》第二版编修做好前期准备。从全矿各单位 相似文献
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针对大坝监测数据小样本、高维度和非线性的特点,引入支持向量机(SVM)机器学习方法,采用生物地理学优化算法(BBO)优化其惩罚因子c和核函数参数g,建立了基于BBO-SVM的大坝变形预测模型。结合2011—2016年水口大坝4个测点共900组环境量与效应量监测数据,对模型预测性能进行了验证,并将预测结果与SVM、PSO-SVM和ABC-SVM大坝变形预测模型进行对比。结果表明:文中提出的BBO-SVM模型不仅预测精度高,且稳定性更好,4个测点的均方根误差分别达到了0.332 0、0.473 5、0.405 7、0.222 8,拟合优度分别达到了0.910 4、0.961 0、0.962 4、0.956 9。本研究可提高大坝安全监测成果利用,对于大坝健康状态预测评估具有一定的工程指导意义。 相似文献
4.
基于BBO-SVM的大坝变形预测模型与性能验证 总被引:2,自引:0,他引:2
针对大坝监测数据小样本、高维度和非线性的特点,引入支持向量机( SVM) 机器学习方法,采用生物地理学优化算法( BBO) 优化其惩罚因子 c 和核函数参数 g,建立了基于 BBO-SVM 的大坝变形预测模型。结合 2011—2016 年水口大坝 4 个测点共 900 组环境量与效应量监测数据,对模型预测性能进行了验证,并将预测结果与 SVM、PSO-SVM 和 ABC-SVM 大坝变形预测模型进行对比。结果表明: 文中提出的 BBO-SVM 模型不仅预测精度高,且稳定性更好,4 个测点的均方根误差分别达到了 0. 332 0、0. 473 5、0. 405 7、0. 222 8,拟合优度分别达到了 0. 910 4、0. 961 0、0. 962 4、0. 956 9。本研究可提高大坝安全监测成果利用,对于大坝健康状态预测评估具有一定的工程指导意义。 相似文献
5.
在充分发挥电力可靠性管理在电力供应保障工作中的基础性作用目标大背景下,考虑我国部分区域风电消纳不足和调峰能力有限所导致的电力结构不稳定,构建发电侧与需求侧联动的峰谷分时电价模型,探索出一种电网向发电企业收取“过网费”、需求侧与发电侧直接交易的新模式。该模型根据电力需求价格弹性矩阵计算实施峰谷分时电价后的电力负荷,构建发电侧与需求侧约束条件,以火电机组平均发电成本为目标函数,综合考虑风电消纳影响,采用粒子群算法进行模型求解,并通过输配电价连接上网电价和用户电价,输电损耗电量连接发电量与用电量,达到发电侧与需求侧的联动。算例分析表明,所建立的模型能更好地消纳风电,同时也提高了火电机组发电功率的稳定性和经济性。 相似文献
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随着电信市场的开放与行业竞争的不断深入,为了获取更多利益,个别运营公司推出了一些不规范的网间互联业务,如回呼卡类业务、套取网间结算费的行为等,给整个行业造成了不良影响,这就需要我们及时发现,及时处理,维护企业合法权益不受侵害。 相似文献
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