简介:摘要:本文介绍了基于智能传感器网络的工程检测质量实时监测与控制系统的设计。智能传感器网络技术为工程质量监测带来了全新的解决方案,通过在工程结构中部署智能传感器节点,实时采集和传输数据,并利用数据分析和决策支持系统进行实时监测和控制,可以有效提高工程质量的监测精度和效率。本文从传感器节点部署与数据采集、数据处理与分析、实时控制与优化等方面详细介绍了该系统的设计与应用,为工程质量实时监测与控制提供了有益的参考。
简介:将BP(BackPropagation)神经网络方法引入到奥运空气质量预报工作中,利用MATLAB神经网络工具箱搭建运行平台,将高时效性的观测结果与多模式集成实时预报系统的模式输出结果相结合,做出BP神经网络拟合预报结果。在对北京大学医学部站点2008年7月7日到8月26日模式模拟结果、观测结果以及BP神经网络拟合结果的对比研究中发现:BP神经网络能大大提高模式预报效果,平均误差率减少34.7%,相关系数提高39%,特别是在模式模拟效果较差的情况下,对提高预报效果更明显。对BP神经网络样本问题进行敏感性实验结果表明,样本数目多少并不是决定拟合效果的决定性因素,应选取具有稳定映射关系的样本,才是提高拟合预报效果的关键。
简介:摘要:本研究针对DSP2812系列芯片在软件开发及其实时性表现进行了深入分析。文章起初概述了DSP2812的主要架构特征,包含高效的处理核心、多功能的外设支持以及可扩展的内存结构,为读者铺垫了基础认知。随后,论文详尽探讨了适用于该芯片的软件开发策略,包括编程环境的选择、工具链的应用及编程语言的适配,目的在于为开发者提供全面的技术指导。最后,通过对DSP2812在多种应用背景下的性能进行实验评测,重点考察了其处理速度与响应时效,以期为DSP领域的实时应用开发奠定参考基准。本文旨在为广大DSP开发人员在软件实现和性能优化方面提供实质性见解和操作建议。
简介:摘要:本文综述了重大水利水电工程施工实时控制的关键技术及其工程应用研究。首先概述了实时控制技术的核心内容,包括实时数据采集与监测、信息处理与分析、决策与调度以及反馈与调整等方面。然后分析了重大水利水电工程施工中面临的关键问题,如工程复杂性、风险与安全问题以及资源利用效率等方面。接着探讨了实时控制技术在工程施工中的应用,包括监测预警系统、数据分析、决策支持系统以及调度协调系统等方面的设计与应用。通过案例分析和实例展示,展示了实时控制技术在水利水电工程中的具体应用效果。最后对实时控制技术在工程施工中的效益与影响进行了评价,并对未来研究方向提出了展望。