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控制因子

控制因子的相关文献在1984年到2022年内共计130篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、环境污染及其防治、废物处理与综合利用 等领域,其中期刊论文108篇、会议论文7篇、专利文献1441286篇;相关期刊96种,包括殷都学刊、亚热带资源与环境学报、生物技术通报等; 相关会议7种,包括第四届中国信息融合大会、第三届全国城市与工程安全减灾学术研讨会、第六届海峡两岸水质安全控制技术及管理研讨会等;控制因子的相关文献由338位作者贡献,包括八谷辉、村瀬大树、仝川等。

控制因子—发文量

期刊论文>

论文:108 占比:0.01%

会议论文>

论文:7 占比:0.00%

专利文献>

论文:1441286 占比:99.99%

总计:1441401篇

控制因子—发文趋势图

控制因子

-研究学者

  • 八谷辉
  • 村瀬大树
  • 仝川
  • 吴晓兵
  • 张乐英
  • 曾从盛
  • 李眩
  • 王维奇
  • 童百利
  • 郑传宁
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

    • 杨艳; 周德成; 宫兆宁; 刘子源; 张良侠
    • 摘要: 作为中国典型的生态脆弱区之一,研究黄土高原生态脆弱性的空间分布格局及控制因子,可为该地区生态系统修复和环境管理提供重要科学参考和理论支持。该研究依据IPCC生态脆弱性定义,以生态系统净初级生产力(net primary productivity,NPP)为指标,评估了2001-2020年黄土高原生态脆弱性的空间分布格局,并基于地理探测器定量分析了生态脆弱性的控制因子。结果表明,黄土高原生态脆弱性整体较高,中度及以上等级脆弱区域面积占比约61%,且脆弱性呈现出西北高东南低的分布格局。林地脆弱性最低,中度及以下等级脆弱区面积占比超过85%;草地、耕地和建设用地中度及以下等级脆弱区面积占比分别为59%、66%和76%;未利用地的脆弱性程度最高,中度及以上等级脆弱区面积占比超过86%。植被覆盖度和降水是影响生态脆弱性的主控因子,二者的解释力分别为0.59和0.48;其他因子对生态脆弱性的影响力整体较小(<0.18)。此外,不同影响因子间均存在较强的交互作用,特别是植被覆盖度与海拔之间,其交互作用的解释力高达0.66。该研究表明,基于NPP动态变化能够有效表征黄土高原地区生态脆弱性的空间分布格局,结果强调了黄土高原地区生态系统的高度脆弱性以及植被与降水的主控作用,可为干旱半干旱区生态系统修复与管理及其成效评估提供一定的理论和方法参考。
    • 陈挚; 黄樱; 丁金山; 石喆; 邱国玉; 鄢春华
    • 摘要: 基于城市涡动相关系统每30分钟蒸散发数据,结合足迹源区分析及研究区域遥感数据,获取源区植被盖度,构建基于随机森林的蒸散发模拟方法。将此模拟方法应用于涡动系统空缺值插值,并探究深圳干湿季蒸散发的主要控制因子,得到如下结论。1)与不考虑植被盖度的随机森林模型及边际分布抽样算法(MDS)相比,考虑植被盖度的随机森林模型可以更高精度地模拟城市蒸散发。与实测数据相比,模型的R2=0.73,RMSE=20.5 W/m^(2),MAE=13.3 W/m^(2),pbias=0.8%。2)对湿季日间较高蒸散发时期的空缺值进行插值,考虑植被盖度的随机森林模型显著优于MDS模型。与实测数据相比,MDS插值模型低估12.4%,而随机森林模型低估4.7%。3)深圳湿季期间,植被盖度是蒸散发的主要控制因素。在干季,温度、净辐射以及饱和蒸气压差是蒸散发的主要控制因子
    • 赵文利; 邱国玉; 熊育久; 邹振东; 鄢春华; 余雷雨; 郝梦宇
    • 摘要: 以城市典型乔木小叶榕全天24小时每10分钟的树干液流及同步气象观测数据为训练集,建立基于深度神经网络的城市典型乔木植被蒸腾估算模型,得到10分钟尺度的小叶榕蒸腾模拟结果,系统地探讨干湿季和昼夜影响小叶榕蒸腾的环境控制因子。基于深圳市91个气象观测站的常规气象观测数据,应用训练好的深度神经网络模型,估算得到站点尺度的深圳市典型乔木逐小时蒸腾特征。结果表明:(1)深度神经网络模型可以高精度地模拟城市小叶榕每10分钟尺度的蒸腾变化,与树干液流系统实测数据相比,决定系数R2=0.91,平均绝对百分比误差MAPE=21.77%,均方根误差RMSE=0.02 mm/h;(2)湿季和干季城市小叶榕蒸腾的主要控制因子,白天均为太阳辐射和气温,夜间均为饱和水汽压差;(3)城市小叶榕在夜间仍然存在蒸腾,干、湿季平均蒸腾速率分别达到0.03和0.01 mm/h;(4)深圳市不同区域的植被蒸腾特征存在差异,蒸腾速率最高可相差0.10 mm/h,总体而言,湿季白天的蒸腾速率(91个站点均值为0.1 mm/h)比干季白天(均值为0.08 mm/h)更高,大部分站点夜间植被蒸腾量接近0,但仍存在蒸腾,少部分站点干季夜间平均蒸腾速率可达0.07 mm/h,湿季夜间可达0.10 mm/h。
    • 王粤晗; 孙磊; 郭松; 戴乐育
    • 摘要: 针对云环境下深度神经网络面临未授权用户非法访问、参数被窃等安全威胁,以卷积神经网络为研究对象,提出一种神经网络深层控制方法.通过在卷积神经网络内部参数处结合控制因子,实现授权访问.实验表明,授权用户能够正常使用受控模型,准确率为94.49%,而未授权用户使用受控网络进行预测的准确率大幅降低,下降至10.32%.进一步优化深层控制方法,只对神经网络中间层结合控制因子,未授权用户准确率降至8.92%,且整体运行时间有所缩短.
    • 李眩; 吴晓兵; 童百利
    • 摘要: 在剖析参数对粒子群算法效率和寻优能力影响的基础上,提出了动态自适应时变参数优化的粒子群算法,根据迭代过程对算法中的惯性权重、加速因子进行对应的非线性自适应调整,同时引入动态自适应的控制因子避免寻优过程中粒子因速度远离全局最优位置,并将运用变参优化的粒子群算法应用于三维和多维函数寻优.实验结果表明:动态自适应变参优化的粒子群算法比标准粒子群算法有更好的算法效率和寻优能力,同时在解决多维优化问题上亦具有出色表现.运用结果证明基于动态自适应时变参数优化的粒子群算法较普通的粒子群算法更有优越性.
    • 李眩; 吴晓兵; 童百利
    • 摘要: 在剖析参数对粒子群算法效率和寻优能力影响的基础上,提出了动态自适应时变参数优化的粒子群算法,根据迭代过程对算法中的惯性权重、加速因子进行对应的非线性自适应调整,同时引入动态自适应的控制因子避免寻优过程中粒子因速度远离全局最优位置,并将运用变参优化的粒子群算法应用于三维和多维函数寻优.实验结果表明:动态自适应变参优化的粒子群算法比标准粒子群算法有更好的算法效率和寻优能力,同时在解决多维优化问题上亦具有出色表现.运用结果证明基于动态自适应时变参数优化的粒子群算法较普通的粒子群算法更有优越性.
    • 李眩; 吴晓兵; 童百利
    • 摘要: 在剖析参数对粒子群算法效率和寻优能力影响的基础上,提出了动态自适应时变参数优化的粒子群算法,根据迭代过程对算法中的惯性权重、加速因子进行对应的非线性自适应调整,同时引入动态自适应的控制因子避免寻优过程中粒子因速度远离全局最优位置,并将运用变参优化的粒子群算法应用于三维和多维函数寻优。实验结果表明:动态自适应变参优化的粒子群算法比标准粒子群算法有更好的算法效率和寻优能力,同时在解决多维优化问题上亦具有出色表现。运用结果证明基于动态自适应时变参数优化的粒子群算法较普通的粒子群算法更有优越性。
    • 摘要: 4月1日,经吉林省人民政府批准,吉林省生态环境厅联合省市场监督管理厅发布吉林省《农村生活污水处理设施水污染物排放标准》(DB22/3094-2020),此文件属于地方性强制标准,并于2020年4月1日实施。本标准规定了农村生活污水处理设施水污染物排放控制要求(包括控制因子和排放限值)、水污染物监测要求和实施与监督等相关规定。
    • 郭庆军; 闫竑宇; 李博森
    • 摘要: 地铁施工中隐患的传播和管控过程与传染病的传播过程极为相似,众多元素相互关联、动态影响。基于工程实例,通过分析地铁施工现场复杂系统的特征,提出使用传播动力学模型描述元素间相互作用和传播的仿真方法。选取青岛地铁4号线某标段2017年3月份到8月份的危险源及隐患数据作为原始状态,使用MATLAB R2014a仿真计算,得到不同元素的密度变化规律,将元素由危险源状态到隐患状态再到受控状态的过程显性化,展示元素的传播及控制规律,采用外界措施对特殊节点进行干预,探索最优控制效果。
    • HAN Jun; ZHENG Xiao
    • 摘要: 为提高传统LMS算法在分布式传感器网络自适应滤波中的收敛速度并保持较小的稳态误差,在扩散LMS算法基础上,提出一种基于Sigmoid函数改进变步长的分布式扩散LMS自适应滤波算法,算法通过Sigmoid函数变换构建步长因子与迭代误差之间非线性模型,并通过设置控制因子合理调整模型的步长曲线波型,使得算法在初期使用较大的步长以加快收敛速度,而在后期则采用平稳变化步长以保持较低的稳态误差,从而在在不失传统算法稳态精度的情况下,实现较快的收敛速度.实验结果表明:相比于已有算法,所提算法的估计性能更优.
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