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为有效挖掘瓦斯涌出量监测数据隐含特征,预防瓦斯动力灾害,基于希尔伯特-黄变换(HHT)方法、布谷鸟搜索算法(CS)和极限学习机(ELM)基本理论,构建了瓦斯涌出量的HHT-CSELM动态预测模型。通过EMD将样本序列分解成多个不同频率的本征模态函数(IMF)分量;利用Hilbert变换获取各分量的瞬时频率,并据此将IMF分量划分成较高频和低频,采用不同的预测模型进行预测,经叠加各预测值得到最终预测结果。以汾西矿业集团某矿瓦斯涌出量监测数据为例进行仿真实验,结果表明:HHT方法能有效降低数据复杂度,其最小相对误差为0.144%,最大相对误差为0.388%,平均相对误差为0.281%,具有较高的预测精度和泛化能力;更好地适用于非平稳时间序列预测。

我们研究了Guarino，Jafferis和Varela提出的Penrose极限的对偶性极限，该极限在扭曲的，压扁的AdS 4×S 6类型的IIA类型大背景与N = 8 $$ \的2 + 1维IR不动点之间。 mathcal {N} = 8 $$超级Yang-Mills由Chern-Simons项变形为N = 2 $$ \ mathcal {N} = 2 $$超对称。 封闭弦的Penrose极限的一种类型对应于大电荷的封闭自旋链，另一种，对于巨型引力子D谱上的开放弦，对应于子行列运算符的开放自旋链。 对于第一个极限，我们发现像在ABJM情况下一样，存在函数f a（λ）插值在磁振能量的微扰和非微扰（弦）区域之间。 第二，我们无法将重力结果与期望的场论结果相匹配，这使得该模型比具有更多超对称性的模型更有趣。

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