基于机器学习方法的太湖叶绿素a定量遥感研究

为了比较评价人工神经网络和支持向量机2种机器学习算法在水质遥感中的应用能力,本研究首先从基础理论和学习目的入手,对比分析了2种机器学习算法的理论体系;其次,以太湖为例,基于MODIS遥感影像,构建了反演太湖叶绿素a浓度的2种机器学习方法模型,通过对模型的验证、稳定性和鲁棒性分析以及全湖反演结果对比3个方面评价了2种模型的泛化能力.验证结果表明,支持向量机模型对验证样本预测结果的均方差根和平均相对误差分别为5.85和26.5%,而人工神经网络模型的预测结果均方差和平均相对误差则高达13.04和46.8%;稳定性和鲁棒性评价亦说明,以统计学习理论为基础的支持向量机模型具有更加良好的稳定性、鲁棒性,空间泛化能力优于人工神经网络模型;2种机器学习算法对太湖叶绿素a的浓度分布反演结果基本一致,但人工神经网络模型因其学习目标设定和网络构建中的“过学习”等缺陷,造成了对东太湖以及湖心区叶绿素a的反演结果与实际监测结果差异较大.     

基于粗糙集的支持向量机地下水质量评价模型

以辽宁绥中县第四系松散岩类孔隙水的10组水质监测数据为基础,选取pH值、Cl^-、SO₄^2-、NH₄⁺、NO₂^-、NO₃^-、F^-、总硬度、总溶解固体等14项水质评价指标,采用粗糙集对指标进行约简,将基于属性依赖度和信息熵的启发式算法结合,获得属性约简集,应用支持向量机分别评价约简前后的地下水质量.结果表明,属性约简将14项水质指标精简为8项,水质评价结果与约简前保持一致,区域地下水普遍在III类以上,部分地区铁、"三氮"等超标,不适宜饮用.粗糙集和支持向量机的联合应用,在保证分类能力的前提下有效地减少冗余指标,降低运算维度,保证水质评价的合理性.     

水质总氮在线检测的光谱数据校正方法

由于受光纤灯源光能波动和一些外界干扰的影响,微型光谱仪检测到的光谱数据存在波动现象,这将直接影响水质总氮在线检测的精确性。在采用均值法去除随机噪声干扰的基础上,针对光能波动的问题基于支持向量机提出了一种光谱数据校正方法,并建立了吸光度与浓度的线性关系。实验结果表明,该方法提高了光谱数据的稳定性,检测相对误差从校正前的12%提高到5%以内,满足水质总氮的分析测试要求。     

改性酚醛泡沫脱除SO2/NOx影响因素模型

改性酚醛泡沫具有良好的吸附性能,可用于脱除气态污染物,需深入研究其脱除效率与各影响因素间关系。首次引入支持向量机建立改性酚醛泡沫吸附反应床模型,研究在不同温度、气质比、含氧量等影响因素下改性酚醛泡沫脱除二氧化硫、氮氧化物等气态污染物的脱除效果及最优反应条件。烟气模拟脱硫脱硝实验确定RBF-ε-SVM模型为反应器内最优污染物浓度分布预测模型,惩罚系数c=100,gamma因子g=0.1。基于最优模型的各影响因素实验表明：氧气含量在6%时改性酚醛泡沫脱硫脱硝效果最佳;随着质气比的增加脱除效果增强;反应温度在80 ℃内脱除SO2和NO的效率随着烟气温度的升高而降低。该模型可用于改性酚醛泡沫吸附反应床的最优工况选择,反应器内浓度分布的在线监控,以及指导反应器的放大、中试。     

基于支持向量机的水环境质量综合评价

提出了基于支持向量机的水环境质量综合评价方法。给出了数据规范化处理及学习样本生成的具体方法,采用“一对一”(1-v-1)的多类别分类算法,使用k-fold交叉验证优化参数。对湖泊水环境富营养化程度的综合评价结果表明,该方法简便、客观,具有较强的实用性。     

基于支持向量机的湿法脱硫塔污染治理优化与能效评价

环境污染排放治理与系统综合能耗之间的协同优化与评价是解决我国环境与能源不堪重负的理论前提。针对燃煤电厂脱硫系统协同优化与评价的关键问题,基于湿法脱硫控制系统在线运行数据的支持向量机(SVM)智能深度自学习,构建了脱硫系统实时在线污染排放指标和系统综合能耗指标的协同预测模型,明晰了关键调控参数-污染排放治理-系统综合能耗之间的协同耦合规律,据此提出了工业级锅炉脱硫塔的污染排放治理与系统综合能耗的创新协同评估方法。结果表明：出口二氧化硫排放浓度和系统综合能耗指标与氧含量呈负关联协同耦合关系,与浆液密度呈先减后增的协同耦合关系,而污染排放治理与系统综合能耗指标呈负关联协同耦合关系;提高氧含量并将浆液密度控制在约1 250 kg·m⁻³,可使系统污染排放治理与综合能耗指标均处于最优状态,协同优化可使系统综合能耗指标最大降幅达8.3%。示范工程验证表明：脱硫系统污染排放与综合能耗指标的协同预测模型精准可靠,其最大误差小于10%。综合上述结果,基于支持向量机的回归方法可应用于工业级湿法脱硫锅炉的污染排放治理与能效评价,对实际脱硫工程的优化运行具有指导意义。     

基于高分辨率影像的固体废物自动识别技术

随着经济快速发展,工业固废、非正规垃圾、未覆盖建筑渣土等固体废物急剧增加,对区域生态环境造成极大威胁。固废堆场具有面积小、分布散等特点,目前国内仍缺少针对各类固废堆场的遥感自动识别研究。为此,基于国产高分辨率卫星遥感数据,根据野外实地光谱采集结果,分别开展了未覆盖建筑渣土、工业固废及非正规垃圾的自动识别方法研究,提取研究区各类固废堆场。结果表明:未覆盖建筑渣土在蓝波段与绿波段分别存在"吸收谷"与"反射峰",基于该特征构建的比值指数模型,结合直方图双峰法阈值分割可以有效提取未覆盖建筑渣土区域;工业固废、非正规垃圾2种固废类型多样,光谱反射率没有明显规律,结合其纹理、色调等特征,采用面向对象多尺度分割、支持向量机监督分类方法能够较好地识别2种类型固废;基于自动化提取技术并结合人机交互判读方法,提取的研究区未覆盖建筑渣土、工业固废及非正规垃圾等3种固废堆场的精度分别达到96.83%、88.26%、85.71%,各类固体废物遥感识别精度较高,极大提高了固废监测效率。     

基于决策树支持向量机算法的船用设备故障诊断

目的 提高船用设备的智能化水平,增强船舶的安全性、可靠性,对船上设备进行状态监测,并基于监测数据对设备健康状况进行评估,对可能存在的故障工况进行识别.方法 通过采集机舱内的振动数据,对数据进行预处理、快速傅里叶变换,提取1/3倍频带特征,将倍频带谱信号作为特征向量,利用支持向量机算法进行模型训练及分类.对于船上多种工况...     

高温对机织布玻纤覆膜滤料耐折性能影响实验研究

为研究机织布玻纤覆膜滤料耐折性能,通过实验研究在不同温度、不同加热时间下高温老化对机织布玻纤覆膜滤料耐折性能的影响.结果表明:随着温度升高、加热时间延长,滤料耐折次数下降趋势明显,2#滤料耐折次数随温度和作用时间下降趋势最明显.红外光谱结果也表明,900～1200 cm-1频段内透射率随温度升高和加热时间的延长有下降趋...