基于模糊评价法的建筑安全事故预测模型

针对建筑工程安全领域中许多对象具有"内涵明确,外延不明确"的特点,本文利用模糊数学对建筑安全事故影响因素进行度量,通过层次分析法确定各影响因素权重,提出了一种基于模糊评价法的建筑安全事故预测模型,解决了建筑生产中安全事故的即时预测,并通过实例给予说明,说明了模型在建筑安全事故预测中的有效性和实用性.     

北京市大气重污染过程中AQI的时空扩散特征及其预测模型

通过对北京市大气重度污染时段AQI与气象因子分析,探讨AQI的时间和空间变化特征,并建立了AQI的空间预测模型。结果表明:1)风速>2.5 m/s,且持续时间长(超过5 h)时,AQI曲线特征呈现倒"V"型。若其在1.7 m/s中部>北部,4 d后则中部>南部>北部。3)各方向上中部和北部的AQI预测模型中幂函数模型精度最高,且两者受西南方向的影响最大。     

小型城市污水排放量预测模型研究——以楚雄市为例

针对小城市污水排放量历史数据较少,城市发展变化较大的特点,以楚雄市为例,提出了基于污水排放来源以及生成机理的预测方法。根据历史人口增长趋势以及城镇化率进行城区人口综合预测,运用定额法根据不同行业用水特点预测城市用水量,结合城市污水排放特点对楚雄市近期以及远期城市污水排放量进行科学合理的预测,并对预测结果进行了分析,可为城市发展规划提供决策参考。     

ABC算法优化SVR的磨损故障预测模型

目的为了提高故障预测的精度,针对支持向量回归SVR(Support vector machine for regression,SVR)参数选择困难的问题,提出一种采用人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法优化支持向量回归(SVR)的故障预测模型(ABC-SVR)。方法该模型先对样本数据进行重构,然后将故障预测误差(适应度)作为优化目标,通过ABC算法寻优找到最优的SVR参数,建立故障预测模型。最后通过实例仿真验证模型的优越性。结果采用ABC算法优化的SVR故障预测模型进行时间序列预测,能够较好地跟踪发动机滑油金属元素浓度的变化过程,并且能够提前2个取样时间预测异常情况的出现。结论 ABC-SVR模型有效解决了SVR参数选择难题,能够更加准确地表现故障变化规律,提高了故障预测精度。     

军用物资集装箱内部低温环境条件研究

以天津和齐齐哈尔两个低温地区军用物资集装箱运输为背景,分别对两个地区的集装箱内部温度变化及大气温度等数据进行测试并对比分析。对齐齐哈尔地区的数据进行回归分析,建立了集装箱内部温度模型,预测出集装箱内部最恶劣的低温极值范围,为危险军用物资集装箱安全储运提供理论依据,并提出了相应的对策及建议。     

基于指数平滑法的环境噪声污染预测模型及应用

为了研究城市环境噪声污染的数学模型,通过对厦门市环境噪声的实际情况的分析并结合指数平滑预测模型,提出了符合当前环境噪声的分段三次指数平滑模型。计算了不同平滑系数时数学模型的精度,同时应用建立的数学模型对福州市10年内的噪声污染进行了预测。预测发现,噪声污染呈逐年减小的趋势,到2020年区域环境噪声和交通噪声污染分别达55.09 dB(A)和67.19 dB(A)。指数平滑法的应用效果与平滑系数的选取关系密切,应用时要根据预测的精度要求和预测期限的长短,适当选取平滑系数,并对预测的精度进行分析。结果表明基于该方法预测未来中期环境噪声准确率满足使用需求,并为其他环境噪声预测提供一种新的方法。     

华南沿海某大气背景点黑碳气溶胶污染特征

黑碳气溶胶(BC)因其显著的气候效应和对人类健康的危害而成为研究的热点。研究背景点位BC的浓度水平和来源特征有助于掌握BC在区域尺度上的辐射强迫特性和环境影响。2009年秋季在华南沿海某区域大气背景点进行了为期约40 d的BC在线观测。观测期间BC的平均浓度为(2.34±1.33)μg/m3,与其它区域背景点相比处于较高水平。利用中尺度天气研究和预报系统WRF模拟的高分辨率三维气象场数据驱动HYSPLIT-4反向轨迹模式,模拟观测期间每小时的气团轨迹,将所有轨迹分为来源特征明显的东北沿海、北方内陆、香港方向和东南海面方向四类。当受到东北沿海来源气团影响时,BC的浓度为平均水平的1.4倍,BC和CO有较好的线性相关关系,而其它三类气团影响时的BC浓度都低于平均浓度,且BC和CO的相关关系很差,说明来自东北沿海地区的较近距离区域传输是影响该背景点大气BC的主要源区。     

Evaluation of accuracy of linear regression models in predicting urban stormwater discharge characteristics

Stormwater runoff has been identified as a source of pollution for the environment, especially for receiving waters. In order to quantify and manage the impacts of stormwater runoff on the environment, predictive models and mathematical models have been developed. Predictive tools such as regression models have been widely used to predict stormwater discharge characteristics. Storm event characteristics, such as antecedent dry days （ADD）, have been related to response variables, such as pollutant loads and concentrations. However it has been a controversial issue among many studies to consider ADD as an important variable in predicting stormwater discharge characteristics. In this study, we examined the accuracy of general linear regression models in predicting discharge characteristics of roadway runoff. A total of 17 storm events were monitored in two highway segments, located in Gwangju, Korea. Data from the monitoring were used to calibrate United States Environmental Protection Agency＇s Storm Water Management Model （SWMM）. The calibrated SWMM was simulated for 55 storm events, and the results of total suspended solid （TSS） discharge loads and event mean concentrations （EMC） were extracted. From these data, linear regression models were developed. R2 and p-values of the regression of ADD for both TSS loads and EMCs were investigated. Results showed that pollutant loads were better predicted than pollutant EMC in the multiple regression models. Regression may not provide the true effect of site-specific characteristics, due to uncertainty in the data.     

基于混沌理论和模糊控制理论的深基坑变形预测研究

深基坑开挖引起的基坑侧移、基底隆起、坡顶沉降、相邻建筑物倾斜等的各种变形直接影响着建筑现场施工人员的生命财产安全,以及其周围建筑物、构筑物的安危.随着城市地下交通运输网和高层建筑物的大量兴建,使得城市建筑密集地区的大型深基坑工程越来越多,因此对其变形的监测与预报等相关课题的研究受到越来越多的重视.     

灾变预测在企业安全事故预测中的应用

简述了灰色理论中灾变预测的特点及其建模过程,并将其应用于企业安全事故预测之中.经检验,模型的精度等级为好,模型的预测结果可靠,对于企业安全事故的预测有一定帮助.