中国大唐集团公司

中国大唐集团公司四川分公司于2006年12月22日在四川省成都市正式成立。在四川省委、省政府的大力支持下,按照中国大唐集团公司的战略部署,目前四川分公司负责嘉陵江亭子口水利枢纽工程、甘孜南部水电站群等水电工程项目的开发和建设工作。     

黑龙江“平安龙煤”活动成效显著

自2007年创建“平安龙煤”活动启动以来,黑龙江龙煤集团四大矿区把构建群防群治安全生产网络作为重点,共建立各级安全生产群监会1500个,聘请群监员、家属协管员8300余人,筑起一道维护煤矿安全生产的强大防线。     

基于韦伯-费希纳定律的空气质量普适韦伯指数公式

在适当设定各项空气污染物浓度"参照值"cj0的基础上,用相应于"参照值"cj0的污染物的"规范值"xj作为基于韦伯-费希纳(W-F)定律空气质量指数公式中的污染刺激量。由于各污染物同级标准的浓度"规范值"xjl差异不大,从而可以认为各污染物的韦伯指数公式等效于一个具有共同适用的韦伯常数α的W-F指数公式,并采用粒子群(PSO)算法优化得出α,得到对7项空气污染物皆适用的空气质量普适韦伯指数公式。该公式应用于多个实例分析,并与多种其它评价方法的评价结果比较表明,空气质量普适韦伯指数公式具有简单、实用和直观的特点。     

PSO和SVM混合算法确定太湖入湖河流水质主要影响因子

以影响太湖入湖河流水质的24个因子值为研究对象,将PSO算法与SVM算法相结合。PSO算法用于优化SVM算法的参数c和g,以利于快速、高效地确定c和g的全局最优值;SVM算法基于最优的c和g,分别以24,21,18,15,12,9和6个因子作为特征向量预测水质的污染程度。结果表明,当特征向量为9个影响因子时预测率最高。其参数c=18.56,g=1.35,对应的预测率为：全局预测率92.59%,重度污染水质预测率88.89%,轻度污染水质预测率94.45%。因此,通过PSO和SVM混合算法,可以确定影响太湖入湖河流水质的主要因子,利用这些主要因子对水质进行预测预警,不但可以节省时间,而且可以得到精确的结果。     

声明

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基于PSO-SVM算法的环境监测数据异常检测和缺失补全

针对环境监测数据异常和数据缺失问题,提出了基于支持向量机的粒子群优化数据异常检测和缺失补全算法。利用粒子群优化算法选取较优的支持向量机训练参数组合,以此建立非线性的支持向量机模型,并利用结果模型对测得的真实数据拟合预测。以宁夏回族自治区某污水处理厂的污染物测量数据作为实验数据,结果表明,利用该算法预测数据的准确率可达97.977%,检测异常数据准确度高,缺失数据补全正确。     

"专管"与"群管"

在企业安全生产过程中,坚持安全生产管理专业技术人员的“专业管理”与一线广大职工群众的“群众管理”相结合的原则,做到既有安全生产管理专业技术人员的“专管”,又有一线广大职工群众积极参与的“群管”,两者相互补充完善、相互促进,是做好企业安全生产工作,防止或降低各种生产安全事故的有效手段之一。首先,安全生产管理专业技术人员在掌握国家有关法律法规、专业技术标准,各种设施、危险品的特性,以及安全防护装置的作用原理、用途等方面有明显优势。其在推广新技术,有计划地淘汰危险性高、安全性能差的设施,发现和处理深层次的重大事…     

从龟裂地植物群落建群现象剖析生态演替中有关问题

演替是生态学最基本概述之一，演替研究是从植物群落开始并取得巨大进展，植物群落与生境的相互作用，引起一系列变化过程，使群落受内部调节而呈有序的，具方向性的，可预见的发展过程，植被自建群开始而渐向稳定阶段发展，其结构与功能逐渐改善，每一步骤的变化均与其生存环境的改善相偶联。从生态系统的角度分析，演替是处于渐进而持续的过程，因而寓于演替系列的任一过程。无论是生物群或其生境均呈动态。作者通过龟裂地植物群落     

国家安全生产信息化"十一五"专项规划(接上期)

四、"十一五"期间重点工程 依据《安全生产"十一五"规划》的主要任务和重点工程,"十一五"期间安全生产信息化的重点工程是安全生产信息系统建设工程(即"金安"工程)、安全生产应急平台建设工程、国家安全监管总局办公内网和政府网站群改造扩容工程.     

基于粒子群算法的城市垃圾中转站的空间布局研究

随着城市化的进程，垃圾处理设施成为影响城市化质量的重要指标。依据人们实际所关注的垃圾处理设施的总成本和负效应两个因素，在前人研究的基础上，建立了垃圾收运多目标模型，使得总成本和负效应最优化。根据模型设计了粒子群算法，该算法属于智能算法，且精度高，收敛快，在许多领域也得到广泛应用。用设计的粒子群算法并结合案例求出了Pareto最优解，给出三种决策方案，验证了模型和算法的有效性和可行性，为决策者提供了一种理论参考。