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91.
全尾砂絮凝沉降参数GA-SVM优化预测模型研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为了得到经济、高效的絮凝沉降参数,建立GA_SVM预测模型进行优化选择。在优选过程中,以供砂浓度、絮凝剂单耗和絮凝剂添加浓度作为输入因子,以沉降速度作为综合输出因子,通过室内试验,建立训练、验证样本集;建立支持向量机(SVM)回归预测模型,用训练集对模型进行训练,进而以验证集预测值的均方误差作为适应度函数,通过遗传算法(GA)对SVM模型参数进行优化选择,应用优化得到的SVM模型对絮凝沉降参数进行预测、优化。以湖南某铅锌银矿为例,通过建立的GA_SVM模型对全尾砂絮凝沉降参数进行预测,优选出该矿最佳絮凝沉降参数为:供砂浓度20%-25%,絮凝剂单耗8g/t,添加浓度009%。经实验对比,该模型对絮凝沉降参数预测结果的相对误差能控制在5%左右,精确度较高,可以作为絮凝沉降参数优选的一种新思路 相似文献
92.
传统的回归支持向量机的水质评价模型不具有普适性和通用性,当指标较多时,模型的学习效率和求解精度均会受到影响.若适当设定3类水体(地表水、地下水和富营养化水体)各项指标的参照值及指标值的规范变换式,使不同指标的同级标准的规范值差异不大,从而可以认为用规范值表示的不同指标皆“等效”于某个规范指标.因此,可建立用规范值表示的任意m项指标组合皆适用的水质评价的回归支持向量机模型.通过实例对模型的实用性进行了效果检验,结果表明:用基于回归支持向量机的指标规范值的水质评价模型对河桥地表水、黑龙洞泉域地下水和山仔水库富营养化水体的水质评价结果与用BP神经网络评价法、模糊综合评价法和属性识别评价法的评价结果基本一致. 相似文献
93.
针对矿用救生舱舱内环境动态评价的问题,采用支持向量机多重分类机制进行评价研究.确定了舱内环境评价的等级指标;将环境评价问题处理为分类和分级两部分,分别给出了相应的函数.使用粒子群优化算法进行了参数优化;制订了具体的评价方案,得出了动态评价结果.经现场试验证明,该环境评价方法可以对救生舱舱内环境进行有效、实时的动态评价,算法收敛速度较快,为救生舱舱内环境调控提供了可靠的理论基础和充分的现场数据. 相似文献
94.
95.
96.
针对当前我国高危行业应急平台建设中存在事故应急救援决策支撑弱、应急救援服务能力差的缺陷,以“江苏省高危行业事故应急科技服务平台”项目为背景,提出高危行业事故应急科技服务平台的总体建设架构;并以此为基础提出建立应急信息共享,预案可视化与推演,事故后果分析模拟,应急救援决策支持,应急咨询、培训、评估,事故现场快速监测六大子平台。以期利用VR、GIS、人工智能等先进技术,从功能、系统、体系三个层面完善高危行业事故应急科技服务平台建设内容,从而为政府门提供应急决策支持、为企业和社会公众提供应急科技服务。 相似文献
97.
基于遗传-支持向量机和遗传-径向基神经网络的有机物正辛醇-水分配系数QSPR研究 总被引:4,自引:1,他引:3
基于遗传算法(GA)的因子筛选和支持向量机(SVM)的非线性回归,提出了1种改进的有机物定量结构-性质相关(QSPR)建模方法--遗传-支持向量机(GA-SVM),并将其用于38种食品工业常用有机物正辛醇-水分配系数(Kow)的QSPR建模.结果显示,QSPR模型选取了分子量、Hansen极性、沸点、含氧率和含氢率5种参数;模型的预测值与实测值间的误差平方和(SSE)、均方差(RMSE)和决定系数(R2)分别为0.048、0,036和0.999,表明模型具有较强的预测能力;同时,交叉验证的结果(SSE=0.295,RMSE=0.089,R2=0.995)也表明,模型具有良好的稳健性,因此,GA-SVM算法适用于对有机物正辛醇-水分配系数的QSPR建模.此外,将基于GA-SVM的QSPR模型分别与基于遗传-径向基神经网络(GA-RBFNN)和基于线性算法的模型进行了比较,结果表明,应用GA-SVM建立的QSPR模型无论从稳健性还是预测能力上都优于应用其它2种算法建立的模型,因此,GA-SVM算法比GA-RBFNN和线性算法更适合于对有机物正辛醇-水分配系数进行QSPR建模. 相似文献
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99.
《资源节约和综合利用》2008,(4):5-6
住房和城乡建设部副部长仇保兴在第四届国际智能绿色建筑与建筑节能大会上表示,建设部将根据建筑的成品品质决定给予财政支持。今后,凡是财政拨款、财政补助的建筑,包括廉租房、经济适用房都必须是节能的绿色建筑,都必须进行强制性的能效标识的评价,都必须达到建筑节能的最低标准。 相似文献
100.
《资源节约和综合利用》2008,(7):4-5
6月28日,科技部部长万钢在“华创会”上发表演讲,热忱鼓励广大海外优秀人才回国服务。“改革开放30年来,中国政治、经济、文化、社会建设都取得了举世瞩目的成就。开放的中国,需要广大海外高层次人才的智力支持。海外优秀人才回国创业,现在正是时候。” 相似文献