气象参数对基于BP神经网络的PM2.5日均值预报模型的影响

建立了基于BP神经网络的PM2.5质量浓度预报模型,对广州市5个监测点2012年6月-2013年5月的PM2.5质量浓度日均值进行预报,分析了总体预报误差、不同风速和降雨量下的预报误差,以及天气预报误差对PM2.5质量浓度预报误差的影响.结果表明,BP神经网络模型对5个站点的PM2.5预报结果稳定,平均相对误差为29.71％.在有利于PM2.5扩散的气象条件下预报误差较大,风速较大时与风速较小时预报误差的差异高达15％,而不同降雨量情况下的预报误差较相近.修正天气预报后,各站点的预报误差平均降低了4.67％.这表明可从空气质量数据质量等方面人手改进模型.     

郑州环境空气中粉尘浓度的统计分析及预测

对郑州市2005年1月—2009年12月份的可吸入颗粒物(PM10)指数数据进行统计分析,并利用Matlab软件建立了利用气象要素预测PM10的BP神经网络模型。结果表明:2005—2009年郑州市PM10指数的年均值和空气质量超标天数逐步下降,且趋于稳定;年内各月的PM10指数浓度差异很大,冬季PM10指数显著高于夏季,8月最低,而12月最高;采暖期PM10指数显著高于非采暖期,而节假日对于PM10指数的影响不明显;通过平均风速、平均气温、平均气压和平均相对湿度预测PM10浓度可以达到最高精度86.85%。     

基于BP神经网络的佛山空气质量预报模型的研究

提出非数值的佛山惠景城站点空气质量预报模型,将BP神经网络引入到预报模型中,以降雨量、风速、风向、温度、湿度和云量等气象参数和前1 d污染物浓度为模型输入参数,建立了结构为7-7-1的非季节预报模型和夏季预报模型.结果表明,夏季模型无论在模型检验还是在实际预报精度方面都略优于非季节模型.夏季模型的级别预报评分基本在90分以上,综合评分比非季节模型高10%.对夏季模型进行了参数敏感性分析,结果表明具有较好的稳定性.     

改进BP算法在煤与瓦斯突出预测中的应用

为了正确预测煤与瓦斯突出的趋势与危险性 ,基于反向BP神经网络 ,笔者提出了一种改进的BP网络模型 :为了加快BP网络的收敛速度 ,增强其跳出局部极小点的能力 ,采用了自适应变步长法和改进模拟退火法 (SA法 )相结合的方法。实际应用表明 ,该模型收敛速度快 ,准确性高 ,具有较高的可靠性和实用性 ,是一种十分有效的煤与瓦斯突出危险性预测方法。     

基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究

为快速准确地预测河流水质,结合汾河监测数据,使用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络模型(PSO-BP)进行水质预测.通过灰色关联度分析确定输入变量,利用PSO算法修正BP网络的初始权值、阈值,优化神经网络结构及算法全局收敛性.采用该模型对汾河主要污染物指标COD、BOD5、氨氮、挥发酚等进行预测和验证.结果表明,与传统的BP神经网络模型相比,PSO-BP模型使最大相对误差从15.43％减小到1.46％,其平均误差由4.00％减小到1.01％,预测均方根误差从5.956×10-3减小到1.605×10-4.因此,基于PSO-BP神经网络模型的预测更加精确,可用于水质预测.     

煤体注水湿润半径预测的神经网络模型

合理的注水半径一直是煤体注水防尘技术中难以确定的参数。笔者基于对影响煤体注水半径因素的分析和神经网络理论的原理之上 ,设计网络模型为 3层 ,输入层为 7个节点 ,应用BP网络算法 ,建立了煤体注水湿润半径的预测模型 ,并对其参数进行了讨论。然后 ,用平顶山矿务局和水城矿务局 13个矿 19个回采工作面的统计资料对BP网络进行自适应学习 ,并取η =0 .9,α =0 .82 ,控制网络总误差E≤ 10 6。经过 2 12 34次迭代后 ,网络趋于稳定。用训练好的网络对平顶山矿务局的某矿的 3层煤的注水湿润半径进行预测 ,预测结果与实测值很接近。其误差分别为 0 .5 %,0 .6 %和 0 .7%。     

基于PCA-GA-BP神经网络的瓦斯含量预测分析

为提高煤层瓦斯含量预测的效率和准确率,提出了先采用主成份分析（PCA）方法来降低变量间的相关性,然后将遗传算法（GA）与BP神经网络相结合的煤层瓦斯含量预测的新方法。为了避免BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,算法采用GA对BP神经网络的权值和阈值进行优化,利用Matlab软件进行编程,建立了BP神经网络和GA-BP神经网络瓦斯含量预测模型。选取淮南某矿瓦斯含量及其影响因素作为实验数据对该模型进行了实例分析,将主成份回归和BP网络算法预测结果与该模型进行了对比分析。结果表明:PCA-GA-BP网络预测模型平均相对误差为2.759%,预测效果明显优于主成份回归和BP网络预测模型,可以准确的预测煤层瓦斯含量。     

基于BP神经网络的煤与瓦斯突出预测系统开发

煤与瓦斯突出影响因素多,难以为其建立合适的多指标非线性预测模型,为提高突出预测的准确性和增强预测预报方法的实用性,采用改进的BP算法建立煤与瓦斯突出预测数学模型。通过研究不同算法的突出预测效果,对已建模型的泛化能力进行检验,利用Matlab GUI和神经网络工具箱设计开发煤与瓦斯突出预测系统,通过向系统输入已知的突出样本数据,经过学习、训练,实现对未知参数的预测。仿真结果表明:网络在训练300次后,误差训练曲线的均方差(MSE)可以达到10-15,实际预测误差也小于0.1,系统得到的5组数据预测结果与实际情况相符。     

人工神经网络方法在拟建小区域环境质量评价中的应用

人工神经网络的评价方法用于小区域环境质量评价中,根据本地区特点因地制宜地选择环境质量参数,代入模型中进行环境质量评价及预测,对用于环境质量评价的BP人工神经网络模型进行了改进,即对网络模型的训练样本进行了扩充,从而提高了模型的抗干扰能力和准确性.将改进了的BP人工神经网络模型应用于四川省资阳市沱江二桥拟建项目小区域的大气、地表水环境质量评价中, 对该市小区域大气、地表水环境质量状况进行评价,评价结果表明,BP人工神经网络模型用于环境质量评价是可行的,且评价结论客观,评价模型普遍适用.     

基于BP神经网络方法的引滦入津工程黎河段水质预测研究

根据引滦入津工程黎河段前毛庄断面水质监测数据,采用BP神经网络与非线性时间序列相结合的方法,建立BP网络非线性时间序列水质模型.应用该模型对氯化物和氨氮水质指标进行预测.结果表明,模型预测精度较好.通过预测结果验证了模型的可靠性.与机理性模型相比,提出了该模型的应用条件及优缺点.     

不同螯合剂对花生富集污染土壤中Co的影响

采用模拟Co污染土壤的方法,分别投加2.5 mmol/kg、5.0mmol/kg、7.5 mmol/kg的EDDS、NTA、CA和OA,研究了其对花生生长与吸收土壤重金属Co,以及对土壤中Co的活化能力的影响.结果表明:整合剂处理使花生的生物量降低,在高浓度整合剂处理时,降幅最大;EDDS的添加比NTA、CA和OA更显著地增加了土壤Co的有效态质量比,同时明显提高了花生的富集系数和转运能力;在螯合剂处理下,花生的转运系数最高达到0.916,具备了修复土壤重金属污染的能力;根系和地上部富集Co能力最强时分别达到58.64 mg/kg和46.33mg/kg,是对照组的1.29和3.63倍;各处理花生根系中的Co质量比要高于茎叶中的质量比,花生植株Co质量比与土壤有效态Co质量比呈显著(p＜0.05)或极显著相关(p＜0.01);综合来看,螯合剂的投加能有效活化土壤溶液中的Co,促进植物吸收、转运重金属.     

软质聚氨酯泡沫阴燃前期热解特性研究

采用DSC-TGA(差示扫描量热-热重分析)同步热分析仪对软质聚氨酯泡沫(聚氨酯软泡)在不同氧气体积分数(0、10％、30％、50％)和不同加热速率(10 K/min、20 K/min、50 K/min)下热解到800℃的过程及其对阴燃的影响进行了研究.结果表明,当氧气体积分数介于10％ ～ 50％时,聚氨酯软泡热失重DTG曲线只有1个峰;当氧气体积分数降低到10％时,DTG曲线开始逐渐分离为2个峰;当氧气体积分数降为0(即氮气气氛)时,DTG曲线已经明显分为2个峰.这表明氧气体积分数对聚氨酯软泡热解特性具有重要作用.氧气体积分数和加热速率降低均对聚氨酯软泡的热解有抑制作用,均能减小阴燃传播速率和向明火转化的可能性.加热速率降低主要是延长了聚氨酯软泡的热解周期,从而减小了热解可燃气体积分数和放热速率.氧气体积分数降低对聚氨酯软泡热解的影响相对复杂的多:当氧气体积分数从10％降低到0时,主要提高了聚氨酯软泡的分解温度,而对热解速率影响不大;当氧气体积分数介于10％～50％时,氧气体积分数减小主要会降低聚氨酯软泡的热解速率、放热速率和放热量而对热解温度影响相对不大.氧气体积分数和加热速率降低抑制了多元醇的分解,而多元醇是聚氨酯软泡维持阴燃或向明火转化的主要物质及能量来源.     

物流企业员工安全参与行为演化路径研究

为确定影响物流企业员工安全参与行为的因素与演化路径,推动对物流企业员工的安全监管,在员工和物流企业具有有限理性的前提下,从物流企业与员工之间的博弈机理出发,构建了员工安全参与行为的演化博弈模型。采用系统动力学方法分析模型的演化趋势,通过数值仿真分析物流企业员工安全参与行为及演化路径。结果表明,奖励力度、惩罚力度等参数影响着员工策略的变化,物流企业可加大对员工不积极参与安全行为的处罚力度,并适当提高奖励力度,从而提高员工的参与安全活动的积极性;物流企业还应建立奖励与惩戒相结合的管理制度,同时通过技术创新降低监督成本,实现对员工安全的有效监管。     

基于模糊可拓层次分析法的在役混凝土桥梁耐久性评估

对在役混凝土桥梁的耐久性研究是目前学术界的热点问题。使用科学的方法对其耐久性进行合理的评估,是解决该问题的关键。考虑到在役混凝土桥梁耐久性评估中的不确定性,利用改进的三标度层次分析法及模糊可拓理论,建立了基于模糊可拓层次分析法的在役混凝土桥梁耐久性评估模型。首先,根据桥梁的结构及所处环境的特点,建立了在役混凝土桥梁耐久性评估指标体系。其次,运用改进的三标度层次分析法确定指标权重。然后,使用模糊可拓理论确定耐久性等级。最后,通过具体的实例分析,证明了该评估方法的科学性和有效性。     

基于模糊层次分析法的编队内碰撞风险评价模型研究

编队内碰撞是编队飞行最大的安全威胁。为解决编队飞行灵活性与编队飞行安全的矛盾,建立了编队内各机碰撞风险评价模型指标体系,使用模糊互补判断矩阵确定了各指标的碰撞权重,实现了编队内各机碰撞的风险评估。以空军航空兵某部一架机型G与一架机型H混合双机编队为例进行了实证研究,结果表明,该模型简便易操作,可提高编队飞行训练效率。     

排烟口设计对排烟效果影响的模拟研究

通过FDS模拟计算,考察烟气稳定性、烟气溢流厚度、烟气溢流量和机械排烟效率等参数研究排烟口高度的变化和排烟速率的变化对排烟效果的影响.研究结果表明:排烟效果随着排烟口位置的升高而逐渐变好,排烟口与蓄烟池下沿的垂直高度在0.8 m以上效果最好;排烟速率宜适中,过大容易导致烟气层紊乱,过小则控制烟气溢流效果不好并且排烟效率不高.     

SOR理论框架下施工人员安全行为研究——情绪智力与具身认知视角

将SOR理论引入个体安全行为研究领域,探讨了情绪智力与具身认知对施工人员安全行为的影响机制和效应.分别从企业、组织及领导者3个层面选取安全氛围、非权变惩罚及道德领导作为外在刺激变量,以情绪智力及具身认知为中介变量,对来自建筑业施工人员的357份问卷进行分析.结果表明:安全氛围和道德领导对施工人员情绪智力与具身认知有显著的正向影响作用,非权变惩罚则有显著的负向影响作用;施工人员情绪智力与具身认知对其安全行为有显著的正向影响作用,两者在SOR模型中发挥着完全中介作用.研究结果不仅证实了 SOR理论是一种行之有效的行为预测理论,还弥补了以往研究中忽视个体情绪与认知双重作用对施工人员安全行为影响的缺陷,进而为施工企业提出了具有针对性的人员安全管理建议.     

Y型通风沿空留巷巷道围岩活动规律研究

为掌握沿空留巷围岩活动规律,以谢桥矿12418工作面轨道顺槽为工程背景,采用多点位移计及钻孔窥视仪等设备进行实测研究,并结合数值模拟对其进行分析.结果表明:沿空留巷巷道表面围岩变形具有典型的近场效应,留巷前距工作面60 m以外的巷道基本无表面位移,随工作面的推进,巷道表面位移逐渐增大,距工作面10～15m范围内,表面位移变化速率显著增加,留巷后巷道表面位移与留巷前变形趋势类似,但表面位移量较留巷前有明显增加;从顶板钻孔窥视结果可以看出,留巷前仅在孔深2 m处发育单一离层裂隙,留巷后在孔深1.2m、2.4 m、3.8m和5.3m处发育多层离层裂隙,且随滞后工作面距离增加裂隙逐渐增大;尾巷充填体应力在充填材料固结后逐渐升高,并一直维持较高应力状态,因此,巷旁充填体既要确保有一定的强度和刚度,又要有一定的适应变形能力.     

基于QPSO的多因素影响下系统故障概率变化程度研究

为适应快速系统故障分析,在多因素影响下了解系统故障变化程度范围,预先判断故障变化速度趋势,在空间故障树(Space Fault Tree,SFT)理论框架下提出了一种基于量子粒子群优化算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)的分析方法.论述了 QPSO的基本模型和步骤,在SFT中给出了描述系统故障概率变化的表达式,进而提出了多因素影响下系统故障概率变化程度范围的确定方法.方法适合于连续因素组成的连续空间中系统故障概率分布的优化,可实现单因素和多因素联合影响下的故障变化程度范围确定.使用经典算例进行分析,结果表明,算法得到的结果虽精度降低,但与传统解析结果相似,同时提高了分析速度.因此方法有利于系统故障的应急分析、预测和判断.     

基于链式中介效应的自恋型领导与矿工安全绩效关系研究

为明晰自恋型领导、沉默行为和心智游移对安全绩效的作用机理,在文献研究和开放式访谈的基础上,建立四者关系的假设模型.采用自恋型领导量表、沉默行为量表、心智游移量表和安全绩效量表对436名矿工进行调查,通过SPSS和AMOS进行相关分析和中介效应检验验证假设模型.结果 表明:自恋型领导、沉默行为和心智游移两两之间均呈显著正相关,而自恋型领导、沉默行为和心智游移三者均与安全绩效呈显著负相关;自恋型领导不仅可以直接影响安全绩效,还可以通过心智游移的独立中介作用及沉默行为与心智游移的链式中介作用两条路径间接影响安全绩效.有效干预自恋型领导、沉默行为和心智游移,可提升安全绩效水平,减少人因失误.