简介:采煤工作面的液压支架是承受顶板压力的主体结构,选择支架的主要根据是其将要承受的周期来压荷载。为预测周期来压,构建了基于小波和混沌优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)方法。该方法利用小波分解技术将所选的样本集数据分解成不同频率的分量,基于混沌理论对分量相空间进行重构。各重构分量分别使用LSSVM模型进行训练,其中LSSVM预测模型的参数由混沌粒子群算法进行优化。最后,将各LSSVM模型得到的预测分量进行小波重组得到完整的周期来压荷载预测波形。通过在重构时的计算发现,在某周期下,荷载的时序序列有一定的混沌性。与其他3种模型进行比较,基于小波和混沌优化LSSVM的预测模型得到的最终荷载波的精度更高,收敛性也较好。
简介:视频监控系统是安全防范系统的一个重要部分,以往的视频监控系统没有入侵检测,造成实时监控系统各种资源的极大浪费,文中提出在视频监控中引入入侵检测的方法,在入侵者进入时快速地感知,并起动视频监控系统工作.笔者还提出一种实时监控的分布式计算机信息系统设计,以改进现有的监控系统.
简介:由于具有特殊的晶体化学特点,天然磷灰石可以作为一种新型环境功能矿物材料用于对含重金属废水的处理.对Cd2+、Pb2+、Fe2+、[UO2]2+、Cu2+、Zn2+、Cr6+、和Hg2+等离子的吸附实验结果表明,磷灰石对绝大多数重金属离子去除效果很好.在室温和pH为3、作用时间为60min的实验条件下,pb2+去除率可达99.4%,饱和吸附容量超过1100mg/g.主要的去除机理包括吸附、表面络合、溶解-沉淀以及重金属离子与晶格中之间的离子交换作用.一般而言,被吸附的重金属离子可固化在晶格中而不出现解吸,因此不会产生二次污染.影响去除效果的因素包括磷矿石的类型、磷灰石的矿物成分、介质pH值、温度、吸附时间、离子的初始浓度、样品的粒度和用量等.通常,羟基磷灰石的效果优于氟磷灰石的,硅质磷块岩的效果优于钙质磷块岩的,结构碳酸根的存在能增加比表面积从而增加反应活性.对于不同离子,最佳pH值条件不同.温度的升高有利于反应的快速进行,但一般地说60~180min即可达到平衡.
简介:换道是驾驶员达到快速通行目标的一种常用手段,但换道会带来很多公路交通事故。为有效避免交通事故,需给驾驶员提供换道安全预警。构建了安全换道决策模型,将换道决策分为换道意图识别和换道条件判断分别建立模型以提高预测精确度。通过神经网络方法SOM(Self-Organization-Map)聚类及BP(BackPropagation)建立换道意图识别模型,基于贝叶斯理论建立最小风险贝叶斯换道条件判别模型。模型开发和测试采用车辆轨迹数据集(NGSIM),提取数据中的换道行为特征参数作为模型的输入,将驾驶员换道决策预测视为输入变量的函数。通过对比最小贝叶斯和最小风险贝叶斯方法发现,由后者构建的换道条件判别模型效果较好,对于不换道行为的预测精度为90.4%,换道行为的预测精度为73.8%。鉴于错误的换道决策可能导致交通事故,而错误的不换道决策只会导致失去一次换道的机会,在换道辅助系统中,不换道决策的精确度要求需高于换道决策的精度。最后,在微观交通仿真系统中加入换道决策模型,其结果验证换道决策安全。最小风险贝叶斯换道条件判别模型的引入,使得换道决策系统能够通过修正风险系数,进一步提高换道判别精度,减少不安全的换道概率。