基于Adam优化深度神经网络快速确定瓦斯抽采半径*

为解决煤矿瓦斯有效抽采半径难以快速准确确定的问题,采用基于Adam算法优化DNN（深度神经网络）方法来预测瓦斯抽采半径。查阅文献共收集已得到验证的970组数据集,每组数据选取煤层瓦斯初始渗透率、钻孔直径、抽采时间、地应力、煤层初始瓦斯压力作为预测模型的5个特征量,有效抽采半径作为目标输出值。接着预测模型进行不断学习和训练,最终训练得到1个最优的瓦斯有效抽采半径预测模型。利用训练好的最优预测模型结合Python语言开发出计算有效抽采半径的软件,并使用该软件在四季春煤矿和鹤煤六矿进行有效抽采半径预测的工程实例研究,验证该软件预测抽采半径的实用性和准确性。研究结果表明:通过使用开发的软件,可快速且较准确地计算出矿井瓦斯有效抽采半径,可为暂不具备现场测试条件的矿井抽采设计提供一定的参考依据。     

基于贝叶斯理论的小麦籽粒镉铅超标风险预测

对农作物污染风险进行预测具有重大意义.基于贝叶斯定理及数据分布特征,建立了贝叶斯风险预测模型,并使用区域大田调查土壤-小麦重金属含量数据,预测小麦籽粒Cd和Pb超标风险并验证该模型的准确度.结果表明,该模型预测小麦籽粒Cd超标风险时相对偏差较小,以小麦籽粒Cd含量为变量的预测相对偏差仅为(2.66±1.87)%,以土壤DTPA-Cd含量和土壤Cd全量为变量时预测相对偏差则分别为(5.11±3.77)%和(5.88±3.87)%, 3个变量均能使预测结果与真实超标概率的平均相对偏差小于10%.预测小麦籽粒Pb超标风险时,仅小麦籽粒Pb含量的预测相对偏差小于10%.数据来源、数据分布特征和变量的选择是影响贝叶斯风险预测模型预测相对偏差的重要因素.该模型基于大田数据的先验分布,能够有效反映大田生产条件下小麦籽粒重金属与土壤因子间的相互关系,预测较准确,具有应用潜力.     

HCl emission characteristics and BP neural networks prediction in MSW/coal co-fired fluidized beds

IntroductionWiththedepletionofspaceforlandfillingofmunicipalsolidwasteandtherisingpricesforrawmaterials ,moreandmorefluidizedbedincineratorshavebeenusedtotreatMSWduetotheprimaryadvantagesofhygieniccontrol,volumereductionandenergyrecovery .BecausetheMSWhas…     

机械装备故障预测系统分析

针对机械装备复杂多变的服役状态,分析了机械装备的故障预测系统,了机械装备故障预测系统的研制目的,系统特性,提出了系统的设计原则,建立了系统的总体功能结构及系统的预测模型,并探讨了故障预测系统的评价指标。     

水电工程建筑伤亡事故宏观预测模型及其应用

根据水电工程建设过程的特点,运用现代控制理论和系统辨识小子样建模新技术以及现代统计信息技术,建立了伤亡事故预测数据模型。此模型不仅可以用于水电工程建设过程的安全预测,还可以用于危险控制的定量管理。     

道路交通噪声预测模型研究进展

在介绍道路交通噪声预测模型的基本框架和主要考虑因素的基础上,较全面介绍了国内外道路交通噪声预测模型研究的最新进展.分析了预测模型方面存在的问题,并讨论了这一环境声学领域的未来发展方向.      

导弹贮存可靠性预测模型

基于导弹的定期检测数据,通过对导弹贮存可靠性的变化机理进行分析,简述了6种贮存可靠性预测模型.在假设产品出厂时可靠度为1的情况下,给出了各模型未知参数的估计方法.     

多元回归在大气环境污染事故预测中的应用

运用多元回归法,通过预测模型的选择、数学模型的建立、基础数据的整理和回归效果的检验,建立环境污染范围与诸条件的关系,达到快速估算的目的,从而形成一种有效的大气环境污染事故范围预测的方法.     

长江铜陵段水环境中铜浓度的灰色GM(1,1)预测

以近5年来长江铜陵段特征污染因子铜的监测数据为基础,采用灰色系统理论中的预测方法,建立了长江铜陵段水环境中金属铜的灰色预测模型.用该模型预测长江铜陵段水环境中特征污染因子铜的年均值.