39、企业预算松弛控制与地下水铬污染处理研究

企业预算松弛控制与地下水铬污染处理研究

企业预算松弛控制

在企业运营中,预算松弛是一个常见的问题。信息不对称在企业中普遍存在,同时企业的预算目标通常保持不变,这两个因素使得预算松弛成为可能。个别经理为了减轻压力,会创造预算松弛。

要控制预算松弛,不能仅仅局限于事前规划阶段,还需要贯穿整个过程,包括中期控制和事后评估阶段。

地下水铬污染处理
背景

中国是一个地下水短缺的国家,尤其是北方地区,工业、农业和生活用水导致地下水过度开采,地下水污染成为环境保护领域的关注焦点之一。Cr(Ⅵ)是一种能导致畸形、癌症和突变的污染物,以CrO₄²⁻和HCrO₄⁻的形式分布在地下水中,其毒性比Cr(III)高约100倍,且具有更强的迁移性和溶解性。

目前,控制铬污染地下水的方法主要有两种:泵抽处理法和原位修复法。泵抽处理法是从污染羽状体下游的井中抽取受污染的水,然后通过处理设施去除溶解在水中的污染物。但这种方法存在一些问题,比如若污染源仍然存在,它只能控制污染的进一步扩散,无法去除污染区域;需要持续的能源供应来抽取受污染的地下水和运行处理设施,导致处理成本较高;长期使用还会导致地下水漏斗。

渗透反应墙(PRB)技术

渗透反应墙(PRB)是一种原位修复技术,当受污染的地下水通过反应介质时,污染物会被降解或固定,使反应墙下游的地下水水质达到相应的环境标准。目前,PRB正逐渐成为主要的地下水修复技术,并逐步取代运行成本较高的泵抽处理技术。

PRB的类型包括连续处理系统和漏斗 - 通道系统,已在实践中得到广泛应用。填充在PRB中的廉价且有效的活性介质是限制“反应墙”发展的关键因

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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