粉煤灰资源化利用趋势灰色预测

运用灰色系统原理,对上海地区粉煤灰的排放及各项利用进行了分析,提出该地区粉煤灰综合利用趋势的预测模型;在此基础上对1990年、1995年和2000年该地区粉煤灰综合利用状况进行了各项预测分析;为电厂规划和管理及粉煤灰资源开发利用提供了必要的理论依据。     

松花江下游滨岸带典型植被根际土壤细菌群落结构与功能多样性

通过分析松花江典型植被(芦苇、白杨、松江柳和修氏苔草)根际土壤细菌群落结构与功能的差异,辨识不同类型植被修复受损滨岸带生境的潜力,为松花江受损滨岸带生境修复和保护提供理论依据.使用Illumina MiSeq PE300二代高通量测序平台对松花江下游滨岸带的4种典型植被根际土壤细菌16S rRNA进行测序,分析不同植被...     

深海压力–流速耦合环境下基于灰色系统理论的有机涂层寿命预测研究

目的 建立深海压力–流速耦合环境下有机涂层的寿命预测模型,并预测有机涂层在该环境下的服役寿命。方法 首先针对涂层的湿态附着力变化结果,基于灰色系统理论,建立湿态附着力的GM(1,1)模型。随后再基于耦合环境下的试验结果,建立涂层水传输的扩散模型。最后,在此基础上,利用灰色关联分析方法,计算这2种失效影响因素在涂层失效过程中所占的权重因子,并基于这2个影响因素建立涂层失效的数学模型。结果 经过数学统计验证和试验结果对比验证,该模型精度良好,可靠性高。结论 该模型能够对深海压力–流速耦合环境下有机涂层的寿命进行准确预测。     

加速寿命试验三参数威布尔分布的极小变异-极大似然估计

目的 在加速试验中,对寿命服从三参数威布尔分布的产品进行可靠性评估与寿命预测,解决形状参数小于1时传统方法难以计算的问题。方法 利用三参数威布尔分布与指数分布之间的转换关系,以变异系数误差最小为优化目标,在确定最优位置参数估计值的基础上,应用拟极大似然方法估计分布模型中的其余参数,建立极小变异–极大似然估计（MV-MLE）。根据加速寿命试验中失效机理不变的原则,在失效机理等同条件下,将该方法推广至多应力水平下的可靠寿命评估。结果 在单一应力与多应力水平下,通过仿真模拟验证了所提方法的有效性。与传统方法相比,在小样本条件下,所提方法可提高形状参数（机理等同性参数）估计精度40%以上。结论 所提方法对于三参数威布尔分布的参数估计和寿命评估具有较高精度,能够有效克服传统方法的不足,在加速寿命试验评估中具有良好的应用效果。     

应用径向基函数网络预测有机化合物的生物活性

为了构建径向基函数 ( RBF)神经网络模型 ,研究一批取代芳香族化合物结构与其大型蚤生物活性参数 log(1/EC₅₀)的关系 ,利用正交最小平方算法逐一选择非线性高斯函数的中心 ,并将归一化参数 σ和容差 ρ作为网络的系统参数 ,通过广程扫描确定其最佳值 .采用种子聚类分析与简单随机抽样相结合的方法将化合物合理地划分为训练集和预测集 .对构建的 RBF网络模型的预测质量进行了不确定性分析 .与回归模型相比 ,RBF网络具有较好的预测性能 ,模型预测的不确定性降低了 30 % .     

某金矿氰化物灾害性排放的环境影响预测

某大型金矿废水氰化物对下游城市具有很强的环境敏感性 ,通过室内试验及实地监测 ,研究了氰化物在该流域的降解特性、规律及影响因素 .运用氰化物在该流域的降解规律及其水文条件 ,预测了各种灾害性排放氰化物对下游流域的环境影响程度 ,并提出了相应的防治措施 .     

近距双线盾构隧道开挖诱发地层变形演变规律及数值模拟

双线平行隧道盾构施工相互扰动作用对其诱发的地层变形分布特征和演变规律影响显著。以某地铁双线盾构隧道工程为例,考虑双线平行隧道间距与盾构施工相互作用影响,采用数值模拟和现场实测相结合的方法对双线平行隧道盾构施工引起的地层变形演变规律进行了对比分析,并提出了考虑近远距状态的双线平行隧道盾构施工地层变形预测模型。研究结果表明,双线盾构隧道施工地层竖向变形曲线由“V”形发展为非对称“W”形分布,沉降槽宽度由6D扩大为10D,地层深度越深非对称“双峰”特征越明显;地层水平变形曲线以两隧道中线为轴线呈反对称分布,两隧道间区域土体变形受施工扰动影响显著;地表沉降曲线分布随双线隧道近远距变化由深“V”形—浅“V”形—“U”形—浅“W”形—深“W”形—两独立“V”形演变,采用L cr=2CKH可作为双线平行盾构隧道近远距状态临界判据,本文提出的预测模型能较好地反映近远距状态及施工相互扰动对双线平行隧道盾构施工地层变形的影响规律。研究成果可为类似地铁隧道盾构施工变形预测与精细化控制提供科学参考。     

Roadside vehicle particulate matter concentration estimation using artificial neural network model in Addis Ababa, Ethiopia

Currently, vehicle-related particulate matter is the main determinant air pollution in the urban environment. This study was designed to investigate the level of fine (PM_2.5) and coarse particle (PM₁₀) concentration of roadside vehicles in Addis Ababa, the capital city of Ethiopia using artificial neural network model. To train, test and validate the model, the traffic volume, weather data and particulate matter concentrations were collected from 15 different sites in the city. The experimental results showed that the city average 24-hr PM_2.5 concentration is 13%–144% and 58%–241% higher than air quality index (AQI) and world health organization (WHO) standards, respectively. The PM₁₀ results also exceeded the AQI (54%–65%) and WHO (8%–395%) standards. The model runs using the Levenberg-Marquardt (Trainlm) and the Scaled Conjugate Gradient (Trainscg) and comparison were performed, to identify the minimum fractional error between the observed and the predicted value. The two models were determined using the correlation coefficient and other statistical parameters. The Trainscg model, the average concentration of PM_2.5 and PM₁₀ exhaust emission correlation coefficient were predicted to be (R² = 0.775) and (R² = 0.92), respectively. The Trainlm model has also well predicted the exhaust emission of PM_2.5 (R² = 0.943) and PM₁₀ (R² = 0.959). The overall results showed that a better correlation coefficient obtained in the Trainlm model, could be considered as optional methods to predict transport-related particulate matter concentration emission using traffic volume and weather data for Ethiopia cities and other countries that have similar geographical and development settings.     

海洋环境下金属腐蚀评估与预测研究现状

围绕金属在海洋环境中所面临的腐蚀问题,概述了金属海洋环境腐蚀评估与预测研究现状。首先,探讨了海洋环境中多种化学、物理和生物因素对金属腐蚀的影响,归纳总结了当前常用的金属腐蚀评估方法,涵盖基于试验和检测结果、仿真计算和大数据分析的评估方法。此外,全面综述了现有经验式、基于物理机制以及数据驱动的金属腐蚀预测模型的特点及应用现状,提出了未来金属海洋环境腐蚀评估和预测的研究方向。     

一体化A_mO_n工艺BP神经网络数学模型研究

讨论基于BP神经网络一体化AmOn污水处理工艺数学模型的构建。在分析神经网络和一体化AmOn污水处理工艺各自特点的基础上,建立了具有11个输入层节点、5个输出层节点以及包含两层隐含层的BP神经网络,并确定了各隐含层的节点数、网络的权值和阈值。对模型的验证结果表明:BP神经网络模型基本反映了AmOn一体化工艺的主要特点,网络预测出水结果与实测结果相差不大,神经网络模型具有较好的泛化能力。