基于小波分解与自适应多级残差修正的最小二乘支持向量回归预测模型的PM2.5浓度预测

采用小波分解(WD)将济南市科干所监测站PM_(2.5)浓度的一维时间序列(2013年1月1日—2017年8月15日)分解为高维信息,获得了该监测站附近PM_(2.5)浓度的时频变化特征,重点分析了PM_(2.5)的随机性和趋势性问题.然后构建了基于小波分解的多级残差修正的最小二乘支持向量回归预测模型(AMLRC-WLSSVR),结果发现,该模型能够很好地对济南市PM_(2.5)浓度做出预测,特别是针对重污染天气的预测有很好的精度.为了避免预测结果的不确定性问题,提出了一种基于方差估计给出预测值置信区间上界的方法,同时,有效弥补了单点预测的不稳定性及预测精度不足的缺点,该方法能够为实际空气污染预警提供技术支持.     

气相色谱法测定空气中苯浓度的质量控制

利用控制苯标准气峰高精密度的方法，达到日常用气相色谱法对空气中苯浓度监测质量控制的目的．     

浅析放射源的可能危害

我国放射源使用日益增多，但安全管理存在许多漏洞。事故发生率大大高于西方发达国家。事故原因是多方面的，如果能抓住其主要的因素，针对性的采取有效措施，必将减少事故，成小危害，有利于促进核技术应用事业的持续发展。     

水源放射性污染与防治对策

随着经济的快速的发展,各种放射性污染物的排放越来越多.放射性污染对生物的危害是十分严重的.本文就水源放射性污染的因素提出一定的防治对策希望能为环境保护贡献自己一份力量.     

黄酒加工废弃物资源化利用途径

黄酒作为一种保健饮品越来越得到青睐,黄酒糟作为黄酒副产物随其产量上升而增加,这一富含营养成分的高浓度有机质若不经妥当处理必将造成环境污染,且本身也是一种资源浪费。目前,处理黄酒糟较为普遍的方式为直接用作饲料,不仅未能高效利用酒糟中的营养成分,同时也未将其做无害化处理,依旧可能产生环境风险。从黄酒糟成分分析入手,并将其与酒精糟、甘蔗糟、白酒糟等进行比较分析后得出糟渣间成分的相似性与可比性,再借鉴国内外对各种糟渣的资源化处理方式,论述了几种可行的黄酒糟资源化途径,包括用作饲料、制取单细胞蛋白(SCP)、植物培养基、厌氧消化产氢产甲烷、成分提取等途径。     

《安全管理学》案例教学法应用研究

《安全管理学》是我国安全学科教学方案中的一门重点课程,作为一门应用性学科,课程教学中需要理论与实践相结合,才能使没有专业和工作背景的学生更好的理解相关理论和内容。在综述案例教学法内涵及优势的基础上,分析了《安全管理学》课程的实践特性及课程内容设置问题,提出安全管理学案例教学法的可行性和必要性。基于案例教学法的教学过程,结合笔者的教学实践基础,提出了安全管理学课程案例教学法的组织实施方法、过程及注意事项,并结合教学实施的实际情况,提出了提高教学效果的建议措施。     

灰理论在企业职工工伤事故频率预测中的应用

简述了灰理论中GM(1,1)动态预测模型的特点及其建模过程,并将其应用于企业职工工伤事故频率预测中。经检验,模型的精度良好,预测结果可靠,有利于企业发现和掌握安全生产规律,以及对生产的未来状态作出科学的定量预测。通过实例验证了该模型的有效性。     

灰色关联分析在矿山安全评价中的应用

寻求并建立科学、合理的矿山安全评价模型,并与实际生产相结合,是矿山安全管理与控制的关键问题,也是安全技术及工程学院投入大量的人力和物力进行研究的重要领域。根据矿山灾害系统的结构特点,应用灰色系统理论对矿山系统的安全状况进行评价,及时了解矿山安全生产的动态,可使矿山的技术和管理部门有针对性地采取措施,达到安全生产的目的。     

基于深度学习技术的藻类智能监测系统开发

浮游藻类对水环境的变化非常敏感,是评价水环境质量的重要指示生物.传统的浮游藻类监测依靠人工采样分析,需要专业检测人员使用显微镜对藻细胞逐一鉴定并计数,耗时耗力且严重依赖检测人员的专业知识与鉴定经验,限制了浮游藻类监测工作的标准化推广和普及应用.利用神经网络模型建立了一套浮游藻类智能监测系统,该系统能够实现浮游藻类检测的...