针对经典智能算法用于滑坡位移预测时存在的网络结构参数选取复杂、易陷入局部极小等缺陷,提出了基于改进极限学习机ELM(Extreme Learning Machine)的滑坡位移预测模型。在滑坡变形位移状态辨识基础上,根据其位移变化特征,将滑坡位移曲线类型划分减速-匀速型、匀速-增速型、减速-匀速-增速型、复合型4类,将改进的ELM算法分别用于4种不同类型的滑坡位移预测。基于改进ELM算法构建滑坡位移预测模型时,采用二值区间搜索算法选定最佳隐含层神经元个数和激励函数,并融入数据滚动建模思想,以期提高网络泛化能力和预测精度。以链子崖、卧龙寺、古树屋、新滩滑坡体为例,对ELM预测的适用性进行讨论,实验结果表明,基于ELM构建不同类型滑坡位移预测模型时,具有较高的预测精度,且在网络学习速度等方面优势明显,适用于复杂状况下滑坡体的位移预测。

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利用OPENGL绘制不同类型的正方体，包括线框模型，实体模型，还有光照模型。

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WINCC C脚本 返回结构体函数，项目函数和全局动作，应用于返回不同类型数据集合。

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案例:在Source的设定里，需要让其循环产生3种类型的产品（即流动实体），共计1700个时停止。其中类型1产品1000个，每隔3min生产一批10个的；类型2产品500个，每隔3min生产一批5个；类型3产品200个，每隔3min生产一批2个。