简介：本文采用高效毛细管电泳（HPCE）法,对几种芳族磺酸化合物进行了分离检测,并比较了正、负电场的分离分析效果。正电场体系的工作电压+25kV,电流23μA,电解液为（NH4）2HPO4—NH4H2PO4;负电场体系的工作电压—20kV,电流50μA,电解液为（NH4）2HPO4—NH4H2PO4—CTMAB表面活性剂。毛细管内径为75μm,有效长度35cm,检测波长210nm。实验结果表明,正电场体系下试样有较为匀称的电泳谱峰,而负电场体系具有快速的优势。
简介：针对因影响因素众多而难以预测的隧道沉降问题,使用粒子群算法（PSO）优化支持向量回归模型（SVR）并结合灰色理论中的等维新息,提出了混合模型对隧道沉降时间序列数据进行预测研究.与ELM极限学习机预测模型及PSO-BP神经网络预测模型进行了对比实验.发现等维新息SVR模型在预测精度上要优于其它两个模型,于是得出该模型可以有效地应用于隧道沉降时间序列的预测研究.
高效毛细管电泳法分析芳族黄酸盐
等维新息SVR模型对隧道沉降时间序列的预测研究
