雾霾天气预测中支持向量机的应用分析

支持向量机在对非线性复杂问题进行处理的过程中,展现出来的优势特征非常突出,本文针对雾霾天气预测中支持向量机的应用做出了进一步探究,对支持向量机的概念、支持向量机的基本思想、建立雾霾预测模型、预测试验给出了详细的分析。     

7100kW电动机起动特性分析及起动方案设计

针对某石化公司的造粒系统7100 kW主驱动电机在试车过程中出现的不能起动和系统电压降落超出要求的情况,通过建立仿真模型,分析了该电动机的起动特性和对系统电压的影响。分析结果表明:(1)试车失败的直接原因为起车时喂料量不易控制、电动机起动转矩裕度不足、起动方案设计不周;(2)大型电动机起动方案的设计,应综合考虑电动机的起动特性、供电系统的实际状况、影响起动的各种因素及生产设备和供电系统增容、扩建等问题。     

风冷式干除渣系统设备故障分析及处理

针对风冷式干除渣设备在应用中出现闸斗堵焦,碎渣机上部蓬焦,清扫链脱轨,碎渣机易损件、斗提机链条和提斗使用周期短等问题,通过对故障原因进行分析,提出了改造方案及措施。改造结果表明:风冷式干除渣系统运行的稳定性、安全性和使用寿命均得到了提高,取得了良好的效果。     

基于支持向量机的燃烧过程NOx排放模型

针对电站锅炉煤粉燃烧过程中NOx排放机理模型难以建立的实际情况,取过量空气系数、一次风率、煤粉细度作为输入量,燃烧室NOx排放量作为输出量.建立三个基于向量机的NOx排放模型.研究表明,向量机模型不仅能对训练数据进行很好的训练,而且当预测一种新的工况时,也能对测试数据进行很好的拟合.     

柴油机机外净化技术发展现状及展望

汽车柴油化已成为一个国际趋势,柴油机的气体净化得到越来越多的关注,面对欧洲Ⅳ/Ⅴ排放标准,开发适用于高标准的排放控制技术成为迫切需要解决的问题,而机外净化是这一技术的关键。对当前国内外研究和应用较多的柴油机机外净化技术进行了综述,分析了各种方法的原理、特点、处理效果及应用前景,并对其发展的趋势进行了展望。     

超滤技术处理造纸废水的研究与应用

介绍了超滤技术及其优点,其在制浆废液、漂白废水、纸机白水的处理中的研究应用进展;分析了超滤技术处理造纸废水中的膜污染;指出了影响超滤技术处理造纸废水应用的因素,最后提出了今后的研究方向。     

中国工业化、城市化进程中的能源需求预测与分析

为了取得可靠的能源需求预测,本文引入工业化、城市化等重要因素,利用支持向量回归机在时间序列预测中的优势,确定了输入向量集合和输出向量集合,建立基于支持向量回归机能源需求预测模型.将我国1985-2009年能源需求相关数据进行模拟与仿真,并对中国2010-2020年能源需求量进行预测,并模拟解释变量不同增长率下能源需求的演变并给出政策选择.研究结果表明,中国高速的经济增长以及工业化和城市化的发展对能源需求影响很大,到2020年能源需求将达到45.3亿t标准煤,而且经济增长速度越快对能源需求就越大.变量模拟得出的结论是产业结构也是能源需求重要影响因素之一,工业结构的调整,即便是微调,也会对能源需求有很大的抑制作用;中国城市化进程以及城市化发展阶段所表现出的工业化特征,推动了能源需求快速增长,城市化率越高对能源需求越大,且对能源需求是刚性的,城市化也是能源需求重要影响因素之一.     

基于机器学习的热释放速率实时预测方法

火灾态势的实时感知对提升消防救援指挥与决策水平有非常重要的意义。为实现火源热释放速率的实时预测,通过丙烷气体燃烧实验获取火焰体积和高度的实时数据,选取MATLAB中精细高斯SVM做分类训练,建立了基于图像处理的热释放速率预测模型。结果表明,训练完成后的模型可以根据3 s内的火焰体积/高度数据预测得到实时的燃料流量,获取相应的火源热释放速率。该预测模型在已知数据集和未知数据集上都表现出了较高的准确性,为火灾态势发展预测提供了理论和技术基础,有很好的应用前景。     

锅炉烟道气脱硫除尘超重机的工程应用

中小型锅炉烟道气脱硫除尘超重机是一种新型的高效脱硫除尘一体化技术,该设备体积小、效率高,操作方便、维修简单。在此论述中小型锅炉烟道气脱硫除尘超重机的工程原理和设计方案,讨论在设计和操作过程中存在的一些主要问题及解决措施。     

信息量融入GA优化SVM模型下的地质灾害易发性评价

地质灾害易发性评价是防灾减灾工作部署、灾害预警以及风险管控的基础,针对评价因子在量纲、性质等方面的差异以及评价模型的适用性、准确性等问题,以陕西省子长市作为研究区,引入信息量(information value, INF)模型与遗传算法(Genetic Algorithm, GA),提出一种信息量融入GA优化支持向量机(Support Vector Machines, SVM)模型的地质灾害易发性评价方法。首先,从研究区的地形地貌、地质环境、生态环境三个方面选取坡度、坡向、河流距离、土地利用类型等9个评价因子,利用INF模型将各评价因子量纲进行统一,构建样本数据集;然后,利用GA迭代求解SVM关键参数c和g的最优值;最后,将全区点集属性数据代入训练好的模型中求解并输出子长市地质灾害易发性指数值,将该值代入ArcGIS软件得到地质灾害易发性区划图,并采用受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic, ROC)曲线对模型预测结果的精度进行检验。结果表明：采用信息量融入GA优化SVM模型得到的子长市地质灾害易发性评价结果的准确率为93%,优于INF模型和...