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重金属污染是环境污染的主要指标之一。本文利用某城市实际观测数据,对该城市的重金属污染状况进行推断。首先利用地积累污染指数衡量重金属污染程度,进而基于克里金插值法和ArcGIS软件分析各重金属元素污染指数的空间分布特征,据此对重金属污染离子分类,并基于污染负荷指数比较不同功能区的污染程度。其次,采用Pearson相关性分析和主要成分分析对所得分类进行合理性检验,并结合重金属来源分类的国家参考标准和污染物的分布特性,得出各类重金属离子的污染来源。最后,利用指数衰减模型,对所有样本的高程信息进行订正,并利用加权混合二元正态分布密度函数去拟合多污染源传播形成的浓度曲面,估计位置参数,确定出重金属污染源的具体位置。 相似文献
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1前言多相及多组分混合介质(固一液,液一液)中的汽蚀现象在化工、石油开采、高含沙河流的水力输送等许多工程应用中都可以遇到。此外,近年来国内外一些学者[‘]利用汽蚀在多组分混合介质中进行新材料的合成及化学反应的探索。然而,文献报告中尚未见到一种针对多相?.. 相似文献
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多年来深度强化学习算法与智能交通系统结合的方法在交通信号控制领域取得了突出成效。然而,仅依靠深度强化学习算法仍然无法弥补卷积神经网络提取特征的缺陷,从而影响智能体的整体策略输出。针对现存的特征提取问题,在深度双Q网络(double deep Q network, double DQN)模型基础上提出了一种基于注意力机制的深度强化学习模型进行交通信号控制。将压缩激活网络(squeeze and excitation networks, SENet)注意力机制添加到三维卷积神经网络中,通过建模特征图通道间的相互依赖来增强卷积神经网络的表征质量,从而输出最优的交通信号控制动作。实验结果表明,算法表现出了良好的交通信号控制效果,且具有显著的稳定性。 相似文献
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