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目的 解决目前水露点数据多为人工采用测量仪器测得,时效性低且成本高昂的问题。方法 建立一种基于极端梯度提升(XGBoost)和随机森林(RF)的天然气水露点预测方法。采用XGBoost方法对所有监测工艺参数进行分析,筛选出主要影响水露点的关键工艺特征参数,以排除无关特征参数对预测的干扰。建立RF预测模型,输入关键特征集参数,实现对水露点的实时预测。以重庆气矿某脱水监测系统监测数据与生产数据为例,对所提预测方法进行对比分析验证。结果 相较于XGBoost、SVM等预测方法,RF模型具有最佳的预测性能,且经过XGBoost特征选择后,RF预测结果的MAE值降低了0.016 9 ℃,RMSE值降低了0.014 6 ℃。结论 基于极端梯度提升与随机森林融合的水露点预测方法具有更优的预测精度与鲁棒性,对指导脱水现场生产具有积极作用。 相似文献
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自2013年《大气污染防治行动计划》实施后,南京市大气污染有所改善,但仍面临着细颗粒物(PM2.5)和臭氧(O3)污染问题.为探究污染物浓度对其前体物减排的响应,获得有效的减排策略,常利用大气化学模式进行多组基于排放扰动的敏感性试验,而这需要消耗大量计算时间和计算资源.应用随机森林算法对2015年大气化学传输模式(GEOS-Chem)模拟结果进行机器学习,高效地预测了南京2019年PM2.5浓度日均值和日最大8 h臭氧(MDA8 O3)浓度对不同人为源排放控制情景的响应.随机森林结果表明2019年中国人为排放每减少10%,南京ρ(PM2.5)季节平均值下降2~4μg·m-3.当2019年中国人为源减排比例高于20%时,南京ρ(PM2.5)年均值将低于国家二级限值(35μg·m-3).若仅对中国地区O3前体物氮氧化物(NOx)和挥发性有机污染物(VOCs)同比例减排,反而... 相似文献
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武宁县森林扰动及驱动因子分析 总被引:2,自引:0,他引:2
森林扰动是影响陆地生态系统的重要因子,也是影响全球碳循环的重要因素.以江西省武宁县为例,利用1986-2011年14景Landsat TM/ETM+遥感影像,通过扰动指数(disturbance index,DI)时间序列轨迹分析提取森林扰动信息,并引入经验正交函数(empirical orthogonal function,EOF)分解方法定量分析了森林扰动的时空变化规律,利用GIS深入分析了自然和社会驱动因子影响.结果表明,武宁县森林扰动在1986-1998年较强,扰动面积以1992年为最大,以地区性扰动为主;2000年以后则趋于平缓,扰动以砍伐和森林火灾为主;在空间上,扰动主要发生在近道路、低海拔、低坡度和近水地区,并受地形和交通的制约,城镇化逐渐成为该地区森林扰动的一个不可忽略的驱动因子. 相似文献
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以京津冀区域大气污染热点网格工作为基础,利用京津冀地区PM_(2.5)浓度数据、卫星数据、POI数据、检查反馈数据训练随机森林模型,建立PM_(2.5)网格浓度与反馈问题类型之间的关联性,识别污染源类型,并应用于沧州市热点网格检查工作。研究结果表明,该模型对扬尘及交通污染问题有较好的区分度,建议热点网格工作增加这两类污染问题类型及推荐检查时间等信息,进一步提高执法精准性和执法效率。 相似文献