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为提高埋地油气管道外腐蚀速率预测精度,建立了一种基于KPCA-ALO-WLSSVM的埋地管道外腐蚀速率预测模型。以沿川气东送管线所做埋片试验获取的数据为例,首先利用核主成分分析(KPCA)对管道外腐蚀影响因素进行处理,以重构的综合指标作为模型的输入值;然后利用加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)对外腐蚀因素和速率进行仿真建模,并利用蚁狮优化算法(ALO)对WLSSVM建模中的参数进行寻优。结果表明:KPCA提取了累计贡献率为97.84%的3个主元,减化了建模过程的复杂性;所构建的ALO-WLSSVM外腐蚀速率预测模型的平均相对误差为4.390%,均方根误差为0.276,各项指标均优于其对比模型,证明了本模型具有更好的学习性和更高的拟合效果。 相似文献
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利用1951—2022年江西降水实况、逐日智能网格降水预报产品、暴雨灾情损失,地形DEM、河网密度及GDP、人口等数据,分析了江西暴雨灾害风险的主要影响因素,从暴雨灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性三方面,构建了江西暴雨灾害风险评估模型。利用模型对2010—2020年135次暴雨过程灾害风险进行评估检验,结果显示该模型较为合理;对2019年6月6—11日江西暴雨过程进行灾害风险评估,结果显示该过程中吉安北部至赣州东北部、上饶东部为重度到极重度受灾区;再对2022年6月12—15日江西暴雨过程进行灾害风险逐日预评估;两者结果均与灾情实况分布大体一致,总体效果较好。 相似文献
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基于2017—2021年MODIS、VIIRS和Himawari-8等多套卫星的火点辐射能量(FRE)和云量反演数据,使用更高分辨率的火点替代相邻位置低分辨率火点的融合方法,利用晴空的火点分布数据对被云遮蔽的区域进行补偿,核算得到了2 km高分辨率的广西秸秆露天燃烧排放数据,并针对2017—2021年的广西秸秆露天燃烧排放量展开精细的时空分布研究。结果表明:2017—2021年广西秸秆露天燃烧的CO、NOx、SO2、NH3、VOCs、PM10和PM2.5的年排放量均值分别为12.91万、0.78万、0.16万、0.17万、2.77万、2.26万、2.21万t,排放高值区域分布在广西中部及西南部。秸秆露天燃烧排放的主要时间集中在冬、春季节(10月至次年3月),时值晚稻收割期和甘蔗榨季,占全年排放量的60%以上。广西秸秆露天燃烧PM2.5年均排放量是全广西PM2.5人为源年排放量的8.74%,通过逐日排放贡献分析发现,秸秆露天燃烧具有短期排放量较大的特点,2017—2021年,在1—2月有34 d出现秸秆露天燃烧导致PM2.5排放量超过人为源排放量50%的情况。 相似文献