基于粗糙集与灰色SVM的中国CO2排放量预测

从我国CO2排放量的不确定性、不完整性、小样本等特征出发,以灰色系统(GM)模型和支持向量机(SVM)模型为基础,建立基于粗糙集的组合预测模型.利用该模型以我国1990~2011年CO2排放量的数据以及同期的人口数量、GDP和能源消耗总量数据为基础对我国同期CO2排放量进行预测来验证其有效性,最后对我国2012~2017的CO2排放量进行预测.结果表明,灰色系统理论与支持向量机模型仅能够反应我国CO2排放的长期变化趋势,在预测精度上存在一定缺陷而基于粗糙集与灰色SVM的组合预测模型在预测精度上明显优于以上两种方法,能够对我国未来CO2排放量进行准确有效的预测分析.     

基于LSSVM的石灰石浆液制取电耗优化

提出了基于最小二乘支持向量机(LSSVM)构造以球磨机制浆速度作为目标优化模型,并采用遗传算法实现了给料量、给水量、漩流器入口压力等运行参数的寻优,获得了优化制浆速度的调整方式。以此方式的相应参数作为当前负荷下的基准值,能很好地解决制浆工况下运行参数基准的确定问题。通过现场试验证明:按此基准值运行,可以提高制浆速度,降低电耗。     

生态机理法在工程方案生态影响评价中的应用

以铁岭莲花湖清淤扩容及堤坝生态建设工程方案的生态影响评价为例,应用生态机理法,提取了淤泥分布、水深变化、鸟类迁徙和鸟类生境等4 个工程施工影响因子,运用空间分析和生境制图等方法将工程建设对4 个因子影响的生态机理进行模拟评价,并根据评价结果对工程的施工提出了可选择的适宜施工时间、不同区域的淤泥回填和挖掘方式等方面的建议.研究表明,当工程项目对生态系统的影响具有复杂性和长期性时,生态机理法可以较好地对潜在影响进行评价并预测生态系统的演替方向.生态机理法作为一种经验性的方法,更适用于对稳定生态系统的预测,而不适用于一些不稳定因素存在的系统.     

室内空气动态净化方法的发展

文章将室内空气动态净化方法划分为四代,在对前三代方法进行较全面介绍的基础上,指出它们没有将室内人员（人）、空气动态净化部件（机）和室内外环境（环境）三者作为一个系统来考虑,也就是说,传统的空气动态净化方法是脱离人-机-环境系统工程的方法,必然存在顾此失彼的弊端,最终不能达到对室内空气进行最优净化的目的。用人-机-环境系统工程观点来指导室内空气动态净化方法的设计是未来的发展趋势,所设计的动态净化方法属于第四代空气动态净化方法。PCOP（Plasma—Catalytic Oxidation—Purifying Photo Plasma）空气动态净化系统是一种第四代空气动态净化方法。     

CTMAB有机膨润土对水中磷酸盐的吸附去除作用

研究了天然膨润土、钠化膨润土和CTMAB（十六烷基三甲基溴化铵）有机改性膨润土对水中磷酸盐的吸附去除作用,考察了膨润土用量、振荡时间、溶液pH对磷酸盐吸附的影响,并绘制了吸附等温线。结果表明：CTMAB有机膨润土的吸附能力远大于原土,当pH值在酸性范围内时,磷酸盐的去除效率较高,吸附是一个快速的过程,可在60min内达到吸附平衡,吸附等温线符合Langmuir和Freundlich方程。膨润土储量丰富、价廉易得,其改性产物可以成为处理磷酸盐污染,降低水体富营养化污染的高效吸附剂。     

基于PCA和M-SVMs的化学物质生态危害预测应用研究

为防止新化学物质投入市场时对生态环境造成危害,需对其生态危害程度进行评价。现有评价方法把各指标对生态危害的贡献看成是等效的,不能客观反映事实,且评价指标较多,指标之间具有较强的相关性,会降低预测精确度,为了解决该问题,文章将主成分分析和支持向量机相结合。首先运用主成分分析进行特征提取,降低数据维数,获取数据的主要信息;然后将二值分类支持向量机扩展到多类支持向量机,利用多类支持向量机建立化学物质生态危害预测模型,采用10折交叉验证法对模型进行检验,得到平均正确率达到89.24%。并与未进行主成分分析的支持向量机分类模型进行了比较,实验结果表明该方法具有更好的预测精度,值得推广。     

我国首次成功在脑中植入电极用意念控制机械手臂

近日,浙江大学医学院附属第二医院神经外科与浙江大学求是高等研究院合作的“脑机接口临床转化应用课题组”宣布,首次通过颅内植入电极的方式实现意念控制机械手,人类利用“意念”操控机械不再是空想。这一成果为“渐冻人”实现运动功能重建带来了希望。     

旅游安全事故致因模型研究

旅游安全作为旅游科学研究的新兴领域,已经逐渐成为学者研究的热点方向。在分析旅游安全事故特点的基础上,针对以往研究存在的不足,结合事故致因理论、人-机-环境系统工程理论,提出了改进的旅游安全事故因果连锁模型、旅游安全事故致因因素结构。该模型综合考虑影响旅游安全的人因因素、物因因素、环境因素和管理因素以及其相互作用关系,弥补了以往研究的不足,为下一步进行旅游安全评价提供理论基础和模型框架。     

基于MPSO-WLS-SVM的矿井瓦斯涌出量预测模型研究

为有效预防瓦斯灾害,以预测矿井瓦斯涌出量为研究目的,提出经改进的粒子群算法(MPSO)优化的加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM),并用其预测非线性动态瓦斯涌出量。算法通过对WLS-SVM的正则化参数C和高斯核参数σ寻优,建立基于MPSO优化的WLS-SVM的瓦斯涌出量预测模型,并利用某矿井监测到的各项历史数据进行实例分析。试验结果表明:该预测模型预测的最大相对误差为5.99%,最小相对误差为0.43%,平均相对误差为2.95%,较其他预测模型有更强的泛化能力和更高的预测精度。     

发展决不能以牺牲人的生命为代价——关于吉林省煤矿生产安全的调查与思考

如果安全都无法保障,何来的发展,发展又有什么意义?连安全这项基本需求都无法保证,人民群众怎么能过上幸福生活?一个地方重特大事故频发,怎么可能有一个和谐稳定的社会环境?——节选自吉林省委书记王儒林《关于吉林省煤矿生产安全的调查与思考》