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171.
从泾渭智人工湖供水的水量出发,结合所处的地理位置分析了周边水域供水的可能性,并进行了多水源论证分析,为该人工湖供水的实施提供了有力的依据。 相似文献
172.
准确预测电池的荷电状态(SOC)对纯电动汽车的安全可靠的运行具有重要意义.标准的粒子滤波算法对锂离子动力电池的非线性特征有一定的适应性,能够对电池的 SOC做出估计.但是在标准粒子滤波运算过程中普遍存在粒子退化现象,导致算法效率和预测精度降低.因此,本文提出一种新的人工免疫粒子滤波算法,将人工免疫算法的原理引入标准粒子滤波算法的粒子更新过程中,对锂离子动力电池SOC的估计进行优化,以提高SOC估计的准确性.利用北京市实际运营的纯电动汽车电池数据,对所提出的电池SOC算法进行实证研究.实验结果表明,相对于标准粒子滤波算法,人工免疫粒子滤波算法能够增加粒子的多样性,具有更好的SOC预测精度和有效性. 相似文献
173.
针对实际交通系统时变复杂和变化的不确定性所带来的交通流量随机因素影响大、非线性强、规律性不明显的特征;采用小波多尺度分解的方法,将含有综合信息的时间序列分解为多个分量特征不同的时间序列,然后采用神经网络对各个分量分别进行预测,最后用实测数据进行了验证分析。结果表明,基于多尺度分析与神经网络预测模型比单神经网络预测模型预测精度高,可用于交通流的实时动态预测。 相似文献
174.
针对某道路工程局部施工的地质条件,对人工挖孔灌注桩施工技术进行全面的阐述,并对工程施工过程中出现的问题及处理方法进行分析,指出今后如何处理和应对复杂地质条件下桩基础施工技术,为后续此类工程的开展提供参考和借鉴。 相似文献
175.
丹东至锡林浩特高速公路朝阳至黑水(辽蒙界)段,桥梁基础地层多属于较密实地层且地下水不发达,地质结构稳定,不易产生坍孔,特别适合采用人工挖孔。我们通过钻孔灌注桩和人工挖孔灌注桩的设计理论、施工工艺、工程造价的比较,在工程地质条件允许,优先考虑采用人工挖孔灌注桩方案,取得了良好的经济技术效益。 相似文献
176.
为提高MOSES效率,提出了一种新的程序树层次化结构统计模型.该模型通过统计分析同类群,自动发现子树特征来指导优化.该模型不需要hBOA算法那样对变量集合进行建模,也不需要像MRTS算法那样遍历小规模的种群来发现潜在的有指导意义的子树.通过解决人工蚂蚁问题对算法进行了测试,结果表明改进后的MOSES算法更加高效. 相似文献
177.
兴趣点指路标志指引路径规划过程中,不仅需要考虑指引路径的长度,还需要考虑布设成本因素.本文首先基于道路网络的拓扑表达,考虑指引路径长度和设置指路标志数量,以两者综合代价最小为目标,建立了从重要道路出入口到兴趣点的指路标志指引路径的线性规划模型;然后结合人工蜂群算法,设计了求解该规划问题的算法.最后以广州大学城为试验区域,利用上述模型规划了从重要道路南沙港快线出口到兴趣点中山大学的指路标志指引路径,并与指路标志布设现状进行对比分析,对比结果表明,该模型兼顾了布设路径的便捷性和指路标志布设成本的特点,更具可行性. 相似文献
178.
曾岫 《广州航海高等专科学校学报》2004,12(1):12-14
在传统回溯算法及其时间和空间复杂性的研究基础上,提出了一种通用混合回溯方法——基于分区的回溯算法,在空间和时间代价较小的情况下,它能找到全部解,并且通过N皇后问题进行了实验,获得了较好的结果,说明该算法是可行的和有效的。 相似文献
179.
针对工程实践中人工湿地内部结构设计依据缺乏的现状,研究了人工湿地各结构层的净化效能贡献率。结果表明:土壤层既有净化作用又有持续的溶出渗漏效应,其对COD去除率、浊度和色度的净贡献为-2.6%、-74.8%、13.2%;植物和填料生物是湿地COD净化的主力,占比分别为20.1%和64.1%,但同时也是出水色度的主要来源,占比分别为34.9%和59.5%;持水层有良好的过滤性能和辅助净化功能,承担了74.8%浊度去除量,对色度和COD去除分别有30.2%、16.2%的贡献率;研究建议工程实践中可设计无土壤层的滴滤式人工湿地,从而降低湿地的堵塞风险,结合周期布水提高DO渗透深度,进而提升出水水质;研究建议采用无纺布替代土壤层在集排水层和填料层之间设单层或多层持水过滤层进行滤速控制、控制反应器内布水形态和反应时间。 相似文献
180.
耙吸船是疏浚工程中应用最广泛的船型之一,适合开挖淤泥、黏土甚至碎石等土质。坦桑尼亚某港口的土质主要是珊瑚胶结砂,其标贯击数达50击,挖掘易成块;且表层存在大量轮胎、渔网及船锚等杂物,堵塞耙头严重。耙吸船在施工过程中需要解决杂物及珊瑚胶结砂成块堵耙的问题,两者堵耙工况完全不同,无法单一处理。通过现场多方面技术参数分析,采取制作专用清杂工具、耙吸船设备改造以及施工工艺改进等措施,达到提升耙吸船施工效率的目的,可为耙吸船疏浚多杂物、易成块土质提供参考。 相似文献