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91.
基于ARIMA模型的航空装备事故时序预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高航空装备事故预防的针对性、有效性和主动性,预防和减少事故的发生,降低事故造成的损失,提出一种时序的差分自回归滑动平均(ARIMA)模型。其建模过程先在时间序列基础上辨识一个试用模型,然后加以诊断,并作出必要调整,反复进行辨识、估计、诊断,直至获得较为满意的ARIMA预测模型。在实例验证中,所构建的用来预测美国空军飞行事故万时率的ARIMA模型,能够将预测的平均相对误差控制在7%以内,预测结果总体反映航空装备的实际安全状况。 相似文献
92.
基于ARIMA与SVM的飞行事故组合预测方法 总被引:1,自引:1,他引:0
飞行事故预测的目的在于预防事故。为提高事故预防的针对性和有效性,必须加强预测,以增强预防飞行事故的主动性。在ARIMA和SVM基础上,提出一种飞行事故组合预测方法。首先建立ARIMA模型,用以描述历史数据中的线性关系;然后,对ARIMA模型的残差构建SVM模型,用以模拟数据中的非线性规律,两者预测值之和就是最后的预测结果。美国空军1954—1993年飞行事故损坏飞机万时率的实证分析结果表明:利用该方法所建立的模型,能够对飞行事故作出较为准确的预测,模型精度总体优于单一的ARIMA或SVM模型。 相似文献
93.
基于GIS的近海沉积物痕量元素空间分布特征插值方法选择 总被引:1,自引:1,他引:0
基于GIS空间分析模块,对雷州半岛近海沉积物实测同步提取态金属砷(simultaneously extracted metals As,SEMAs)数据分别使用反距离权重法(inverse distance weighted,IDW)、张力样条法(tension spline,TS)和普通克里格法(ordinary kriging,OK)进行空间插值;通过交叉验证法和插值图像对比分析,对各插值方法的精度进行了评价。所得结果表明:三种方法的平均相对误差(mean relative error,MRE)的排序为OKIDWTS,平方根误差(root mean squared error,RMSE)的排序为OKIDWTS,其中TS法的MRE及RMSE显著高于OK和IDW法,OK法的MRE及RMSE略低于IDW法。OK法所得的插值等值线图较平滑,在采样点密集处比稀疏区域更好的反映了近海沉积物中SEMAs分布特征,IDW法所得结果图与OK法相类似,但IDW法存在明显的局部误差。TS法所得数据结果溢出原始数据区间且出现了负值,与实际不符。总体来看,OK法更适合于描述近海沉积物痕量元素的空间分布特征。 相似文献
94.
密闭化填埋作业条件下的场内恶臭污染分布情况与分析 总被引:1,自引:0,他引:1
随着城市化进程的加剧,填埋场恶臭逐渐成为影响城市生活的重要污染.对于场界范围内的恶臭发生源通常要依靠经验确定,难以对填埋场界范围内的恶臭污染强度分布及变化规律进行科学的描述.利用电子鼻与GPS定位仪对生活垃圾填埋场内的恶臭污染情况进行检测,通过GIS软件作图绘制恶臭污染等强度曲线,对场内强污染源释放点进行确定,发现覆盖膜破损及焚烧火炬尾气排放是造成场内恶臭污染的主要原因.对填埋气产量估算分析表明提高填埋气处理能力是控制恶臭污染的关键. 相似文献
95.
针对南昌某城市污水处理厂进水浓度低的现象,为明确造成污水处理厂进水浓度低的原因,通过对南昌市2018—2020年降雨特征对污水处理厂进水污染物浓度影响的统计分析,估算了降水对雨污合流制管网污水浓度的影响.考察了合流制管网4个污水提升泵站、污水处理厂的日处理水量,结合水量平衡三角法,核算地下水、河水、雨水的渗入.以及利用倒排查法对源居民小区内/外-污水提升泵站-污水处理厂的水质沿程采样分析,得出相关结论.研究结果表明:①2018—2019年上半年污水处理厂进水COD在降雨后2~5 h进水浓度明显降低;但2019年下半年—2020年这种相关性明显削弱.②污水处理厂日进水COD受泵站的日流量的影响,呈显著负相关.③水量三角平衡定量分析表明地下水、河水混入28%~38%,雨水混入11%~18%.④水质沿程的分析显示小区到某些泵站的浓度明显降低,雨天COD、氨氮浓度分别减少了69.78%、75.21%,晴天COD、氨氮浓度分别降低了66.78%、76.94%,表明相应的小区外-泵站段的市政管网是污水处理厂进水浓度降低的关键管段,亟需进一步重点排查和改造.⑤老旧小区排水浓度受天气的影响远比新小区大,雨天分别比晴天减少79.23%、67.87%和54.40%,可能发生了大量雨水混入. 相似文献
97.
98.
本简要从地震科普的角度阐述了在农村推进防震减灾工作的重要意义,并试述当前几项紧迫的工作,强调了群众参与的意义。 相似文献
99.
100.