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基于EEMD和LSTM的短期风速预测模型研究 下载：49 浏览：400

陆冰鉴1 周鹏1 王兴1,2 周可1 《软件工程研究》 2020年5期

摘要:
由于风具有较强的阵性和局地性,影响因子较多,利用机器学习相关技术进行风速的预测,往往会受这些影响,降低预测的准确率,特别是对于瞬时大风的预测,准确度普遍不高。针对上述问题,提出一种基于集合经验模态分解法(EEMD)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的短期风速预测模型,该模型采用EEMD将风速序列分解为多个频域相对稳定的子序列,进而改善经验模态分解法(EMD)模态混叠现象,再采用LSTM构建预测模型,实现短期风速预测。该方法与其他预测方法相比,预测的精度更高,误差更小,验证了本文预测方法的可行性和有效性。

成都绕城高速两侧土壤重金属含量测定及健康风险评价 下载：96 浏览：505

王会镇1 卜兴兵2 张凯鑫1 杜代树1 刘家琴1 梁馨月1 周可1 《环境科学研究》 2018年2期

摘要:
成都绕城高速公路属于成都市主要交通干线,为成都市带来巨大经济及社会效益,但是,也不可避免给环境带来污染。因此,研究成都绕城高速两侧土壤污染情况具有重要意义。采用"梅花点法"和"四分法"采集得到成都绕城高速公路两侧表层土壤(0～20cm)样品24个,电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)测得土壤样品中铬(Cr)、镍(Ni)、铜(Cu)、锌(Zn)、砷(As)、镉(Cd)和铅(Pb)含量的平均值分别为46.81、192.48、28.24、111.79、4.74、2.79和51.68 mg/kg。讨论重金属分布特点,采用污染指数法对土壤重金属污染进行评价;应用美国环境保护局风险评价方法对成都绕城高速两侧土壤重金属通过直接摄入、皮肤接触和呼吸摄入3种途径进入人体的危害进行了风险计算和初步评价。结果表明:成都绕城高速公路两侧土壤未受到重金属污染(Ni除外),且7种重金属对人体均不存在明显健康风险。
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