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为提高煤矿瓦斯涌出量预测的准确度,引入证据理论组合预测方法。根据瓦斯涌出量及其主要影响因素间的实验数据,采用3个不同的粒子群神经网络模型对涌出量进行初步预测。并由BP、RBF网络对预测误差及预测点的影响因素进行分析建模,以获取每个模型的可信度。再利用证据理论对其进行合成,确定组合模型的权值,最终实现对瓦斯涌出量的组合预测。实例结果表明,该组合预测方法的平均绝对误差、均方误差分别为18.5%、5.8%,均小于神经网络组合法及等权平均法的相应预测误差,适用于煤矿瓦斯涌出量预测。 相似文献
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污染场地土壤-地下水系统中污染组分源强的精准识别是实现地下水污染高效治理与有效防控的根本前提.针对某固废填埋场地1号、3号地块地下水As(Ⅲ)浓度出现高值异常,采用统计相关分析方法分析了地下水中As(Ⅲ)与其他检出特征组分的相关关系,确定了As(Ⅲ)与PO43-之间的竞争吸附反应是地下水中As(Ⅲ)污染的主要原因;随后采用表面络合模型(SCM)模拟竞争吸附反应,并建立了基于TOUGHREACT的场地土壤-地下水系统As(Ⅲ)污染组分反应运移模型;最后利用粒子群优化(PSO)算法构建了污染地块As(Ⅲ)污染的源强识别的模拟优化模型.结果显示:(1)固废中存在的磷酸盐能解释污染地块土壤不同深度As(Ⅲ)含量较背景值偏高的现象;(2)构建的土壤-地下水系统As(Ⅲ)运移模型可较好地模拟As(Ⅲ)与PO43-竞争吸附反应;(3)优化识别出1号和3号地块的As(Ⅲ)污染源强分别为187.25μg·L-1和192.49μg·L-1.研究表明,基于PSO算法的模拟优化模... 相似文献
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PSO-RBF耦合神经网络在水质评价中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
径向基函数神经网络(RBF)中,连接输出单元的权重是影响径向基函数神经网络学习精度的主要参数,采用粒子群算法(PSO)对模型参数(权值)进行优化,建立了PSO-RBF耦合神经网络模型,避免权重的人为设定,具有客观性。并在Matlab环境下编程计算,构建了用于地下水环境质量评价和海水富营养化评价的径向基函数网络评价模型。将模型应用于黑龙洞泉域5个地下水监测点和某海水富营养化评价。评价结果和其他方法的评价结果一致,与实际情况符合,评级结果是合理的。评价结果表明,RBF网络简便有效,收敛速度快,有较强的分辨能力,优化确定模型参数后,便可对评价样本进行评价,具有较好的实用性和通用性。 相似文献
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针对边坡稳定性可靠度分析,当状态函数无法显式表达且传统计算方法求解复杂问题困难时,提出一种基于ABAQUS和粒子群优化径向基函数神经网络的可靠度分析方法。基于ABAQUS的强度折减方法计算所选随机变量对应的安全系数,利用径向基函数神经网络的数据拟合功能,建立模型并映射出安全系数和随机变量之间的关系,构造响应面功能函数;利用蒙特卡罗生成的大量随机样本代入功能函数得到相应的安全系数,进而计算边坡的失稳概率和可靠度指标来反映边坡稳定性。研究结果表明:相对于传统方法,本文方法计算效率更高、误差更小,适合实际工程应用。 相似文献
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鱼类对于维护河流生态系统的稳定具有重要作用,季节性变化在一定程度上影响鱼类的群落结构.为了解济南市水域鱼类的功能群结构及其季节性差异,于2014年春季(5月)、夏季(8月)和秋季(11月)选取济南市水域的40个采样点对鱼类群落和水环境理化因子,通过单因素方差分析、多响应置换过程以及典范对应分析等方法,分析鱼类功能群在不同季节的差异性.结果表明:①春季共鉴定出鱼类5目7科26种,夏季为5目9科32种,秋季为5目7科20种.将鱼类按栖息水层、产卵类型、对环境的耐受性以及营养结构4个方面分为4种功能类群共11亚类.春季主要以植食性、底层与敏感种功能群为主,夏季主要以肉食性、中下层、耐污种、特殊产卵与粘性卵功能群为主,秋季主要以杂食性、浮性卵、中上层、耐污种功能群为主.②典范对应结果显示,影响粘性卵功能群、肉食性功能群、底层功能群以及敏感种功能群分布的驱动因子是ρ(DO),电导率则是影响植食性功能群的驱动因子.研究显示,鱼类功能群的季节性变化受到内源性和外源性的共同影响,即鱼类自身生活习性和水环境因子季节性变化的共同影响. 相似文献
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为有效识别和分析外委维修安全风险因素间复杂的影响关系,提出了群决策DEMATEL分析方法。该方法以语言变量和三角模糊数之间的转换为基础,通过群决策理论集结专家信息建立直接影响矩阵;利用DEMATEL分析法对外委维修的安全风险因素进行辨识,实现定性定量相结合的分析。以某航空公司为例,采用该方法分析了14个对外委维修安全影响显著的风险因素。结果表明,在外委维修过程中,航空公司和承修商应重点监控7个原因型因素和中心度排序靠前的6个因素。 相似文献
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