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针对目前滑坡位移预测研究中存在的随机性位移无法分解与预测、支持向量机(SVR)模型中输入向量权值无差异、最优训练组合无法确定等问题,基于时序分析理论和变分模态分解(VMD),结合灰狼优化算法(GWO)、最大信息系数(MIC)和SVR,提出一种新型滑坡位移预测模型。该模型首先采用时序分析法和VMD,将滑坡实际累积位移分解为趋势性位移、周期性位移和随机性位移。然后基于滑坡对各类影响因素的响应分析,为3...
2015年1月22日上午,“MIC应用程序优化联合实验室”合作签约仪式在北京举行。该实验室的联合创办单位中国科学院计算机网络信息中心、曙光信息产业有限公司、中国科学院国家天文台以及英特尔(中国)有限公司本着“平等、合作、共享、共赢”的原则,签署了四方合作协议书,标志着实验室筹建工作正式启动。
MIC is an EU funded project to explore the use of shared virtual environments as part of a public discussion on the issues of building the city of the future. An interactive exploration of four europe...
舒达城市交通自适应控制系统及MIC-TC型交通信号机是1991年上海交通大学和上海市公安局交警总队共同完成的上海市重点科技攻关成果,通过10多年的研究实践、完善提高,系统已经成熟,实用,部分功能达到了世界同类产品先进水平。基本原理:它以90%饱和度为控制目标的思路、优良的多路口协调算法、合理投票技术的运用、全新实用保安线路预设、实施和解除方法,与MIC-TC型交通信号机等控制器件共同使用,是目前世...

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