【摘 要】
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随着国家十三五规划向十四五规划的推进,城市的发展速度愈加猛进。由于种种原因带来的建构筑物沉降导致的事故时常发生在我们身边,不仅造成人们生活不便,也对人们的生命安全埋下隐患,快速化发展下的建筑物沉降监测研究已显得尤为重要。使用先进的测绘仪器,按照标准规范定期对建筑物进行沉降监测,利用一定的数学处理方法对获取的数据进行科学处理,找到能科学反映建筑物沉降规律的数学模型,正确预测建筑物沉降量。本文以合肥市
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随着国家十三五规划向十四五规划的推进,城市的发展速度愈加猛进。由于种种原因带来的建构筑物沉降导致的事故时常发生在我们身边,不仅造成人们生活不便,也对人们的生命安全埋下隐患,快速化发展下的建筑物沉降监测研究已显得尤为重要。使用先进的测绘仪器,按照标准规范定期对建筑物进行沉降监测,利用一定的数学处理方法对获取的数据进行科学处理,找到能科学反映建筑物沉降规律的数学模型,正确预测建筑物沉降量。本文以合肥市十张小学为例,利用Matlab编程语言,设计GUI程序界面,结合实际的工程数据,分别采取灰色理论模型、时间序列模型以及人工神经网络模型进行沉降预测,通过分析比较实测值与预测值之间的残差及均方根差,判别此三种模型在本工程实例中的优劣。分析三种单一模型在本工程中的利弊,提出组合模型的思想。最后利用灰色-时间序列模型和灰色-人工神经网络模型两种组合模型进行预测,找到最适合本工程的建筑物沉降监测预计模型。对比结果表明,在灰色时间序列组合模型中,不论是哪种方法对后期数据的预测,随着时间的延长误差会变大,且不稳定,这是因为随着时间的推移,参数是固定不变的,从而它很难满足后面的预测。然而,在灰色-人工神经网络组合模型中,随着时间的延长误差变小,且相对比较稳定。另外,预测值也很接近于实测值,且比单一预测模型中效果最理想的人工神经网络模型有所改善。探讨不同组合模型建模方案在对历史数据的拟合及未知数据的预测上的不同特点,总结了各种组合模型的一般规律及其适用性,提出较好的预测模型。同时,基于单一模型的缺点进行改进,结合最优的组合模型,获得更加准确地预计结果。为地表沉降的安全性诊断提供必要的信息,以便及时发现问题并采取措施。图[19]表[16]参[60]
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本文以树莓派3B+为基础,融入物联网技术和人脸识别技术,设计了一套基于人脸识别的嵌入式民用安防系统。相较于传统形式的民用安防系统,其主要特点是价格便宜,体积小,可移植性高,可扩展能力强、识别效果更好。首先,针对系统的需求分析,对系统软硬件和云平台部分提出相应的设计方案,其中硬件部分涉及到系统主控器件和其余辅助模块的选择和结构设计,软件部分则包含系统软件结构设计和软件环境搭建的细节。其次,鉴于嵌入式
目的:恶性骨肿瘤发病率很高,肿瘤病灶本身对患者健康的影响非常大,而且激活的破骨细胞导致的病理性骨破坏也严重降低了患者的生活质量,因此急需治疗骨肿瘤和骨破坏的新方法。骨靶向性光热治疗是一种非侵入、时空可控的治疗方式,在恶性骨肿瘤的治疗中取得了很大的进步。它的原理是利用特异性结合在肿瘤局部骨破坏部位的光热剂将光能转换为热能,导致肿瘤局部高温,诱导周围的肿瘤细胞凋亡,并且不会对正常组织产生损伤,在体内外
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土壤质量与土壤的结构密切相关,采煤过程中持续发育的地表拉张裂隙,直接改变了土壤结构,是沉陷区土壤质量改变的直接因素。查明采煤过程中拉张裂隙区土壤质量是精准恢复沉陷区土地质量的关键,选择安徽淮北孙疃矿拉张裂隙区土壤为研究对象,通过对该研究区土壤的理化性质和土壤重金属的时空分布分布、土壤质量评价、土壤微生物多样性特征分析等研究,探讨了采煤拉张裂隙区不同位置、不同土壤深度的土壤理化性质和土壤重金属的差异
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