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:摘要:随着科学技术的发展,让数据中心的发展速度也得到了质的提升。数据中心运维管理指的是数据中心所使用的方法与手段的总称,如何提高数据中心的管理手段,保证数据中心运行的实际效率已经成为了许多人所关注的问题。从全寿命周期视角来看,集成化管理的思想已经与传统管理模式有着很高的契合度,现阶段我国的数据中心运维管理有着极强的目的性,在管理过程中需要将各类的管理目标进行清晰的划分,实现管理组织管理手段等有机集成,要充分考虑数据中心建设与运维的实际功能,了解中心决策保障每一项策略,实现数据中心的整体功能优化,设立管控数据中心生命周期的目标,通过提升数据中心发展规模的速度,让更多的数据得到有效处理,这对于各个行业的发展有着关键性的推动作用。本文将对数据中心从建设到运维的全寿命周期管理策略进行探讨。