基于链式多重插补的WOA-ELM煤与瓦斯突出预测模型

为了提高缺失数据下煤与瓦斯突出预测准确率,提出1种基于链式支持向量机多重插补(MICE＿SVM)的鲸鱼优化算法(WOA)-极限学习机(ELM)预测模型,以淮南朱集矿区为例,选取5个煤与瓦斯突出影响指标作为模型特征,采用提出的MICE＿SVM算法插补突出事故数据中缺失值,利用WOA优选ELM输入层权值及隐含层阈值,构建煤与瓦斯突出预测模型,将插补后数据用于WOA-ELM模型的训练与测试,并与其他模型的预测效果对比。研究结果表明：MICE＿SVM插补前、后的有突出数据预测准确率分别为83.02%,90.41%,MICE＿SVM显著提高了有突出预测准确率,对无突出和整体的预测准确率提高不明显;数据插补后WOA优化ELM对无突出、有突出和整体的预测准确率分别为97.94%,96.25%,96.48%,较优化前分别提高了5.79%,5.84%,5.55%,数据插补后WOA-ELM为最佳预测模型。     

MI和SVM算法在煤与瓦斯突出预测中的应用

为解决能用于煤与瓦斯突出预测模型的真实事故训练数据量小、数据集缺失严重的问题,提出采用数据挖掘多重填补(MI)算法填补事故数据中缺失参数,增大可用数据集,并将填补后的数据用于支持向量机(SVM)预测模型的训练与测试,选取K最近邻(KNN)算法与SVM进行对比.结果 表明:SVM数据填补前后的平均识别率分别为88.37％...     

土壤渗滤对有机微污染物去除性能研究

采用土壤柱试验研究了土壤渗滤对再生水中有机微污染物的去除性能。结果表明,土壤柱对再生水中的DOC、UV₂₅₄、总氮和总磷有较好的去除效果,并具有较高的抗冲击负荷的能力;土壤表层10 cm厚度对DOC的去除起主要作用;UV₂₅₄和AOX在土壤表层10 cm厚度降解效果不明显,随着深度增加去除率逐渐升高;液相色谱有机碳探测(LC-OCD)检测结果表明,土壤柱对溶解性有机物质的去除主要体现在对多糖物质的降解上,其次是有机酸类,对腐殖质也有一定的去除作用。     

基于机器学习分类算法解析EIS数据的有机涂层性能评价方法

目的 基于机器学习分类算法快速评估有机涂层的防腐性能。方法 通过实验室加速试验模拟涂层真实的退化过程,并根据测得的电化学数据,分析不同退化阶段的等效电路元件参数。随后,采用随机抽样方法获取大量数据,用于机器学习模型训练。通过对比支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)和随机森林(RF)3种不同的机器学习算法,以及多种输入特征集训练的涂层性能分类器模型的准确率,分析最适合用于涂层性能快速评估的机器学习算法和电化学特征。结果 根据不同输入特征训练的k-NN和RF模型均表现出良好的预测效果,而SVM模型的预测效果相对较差。根据不同频率范围训练的分类器模型中,在低频区表现最佳,而在高频区表现较差。结论 基于阻抗虚部、虚部+实部和阻抗模值3种输入特征训练的RF分类器模型的预测效果最准确。不同频率区间内,低频区的阻抗特征更能准确表征涂层性能。     

基于GM-SVR的小样本条件下化工设备可靠性预测

为了准确预测化工设备可靠性趋势，针对化工设备失效寿命数据为小样本的情形，基于灰色估计法与支持向量回归机在小样本数据处理中的优势，建立了失效寿命时间服从三参数威布尔分布的化工设备可靠性模型；结合GM（1，1）和SVR对模型进行参数估计，在压缩机可靠性分析中进行了实例应用，对比分析了最小二乘法、灰色估计法和GM-SVR的估计效果。研究结果表明:GM-SVR对威布尔分布参数的估计精度明显优于最小二乘法和灰色估计法，可以有效地应用于化工设备失效数据为小样本时的可靠性预测。     

2012年《中国安全生产科学技术》征订启事

(中国科技核心期刊美国CA检索收录)国家安全生产监督管理总局主管中国安全生产科学研究院主办《中国安全生产科学技术》是刊载安全生产科学技术与管理成果的综合性学术期刊。入选中国科技核心期刊,并被国际三大著名检索机构之一的美国化学文摘数据库收录,在国内外具有广泛影响力。     

基于SVM的矿井通风阻力系数影响因素分析与预测

矿井通风阻力系数是通风安全最重要的基础参数之一,为了实现矿井通风阻力系数简单准确地预测,提出了利用支持向量机（SVM）来预测矿井通风阻力系数的方法。通过分析影响因子与矿井通风阻力系数的相关性关系,并利用MATLAB逐步建立单影响因素与矿井通风阻力系数、多影响因素与矿井通风阻力系数之间的SVM预测模型,对比分析各预测模型的相对误差,确定最佳矿井通风阻力系数预测模型,即当输入模型影响因素为巷道断面积、周长和支护方式时,预测相对误差小于10%的样本数占测试样本的76%,相对误差小于20%的样本数占测试样本的90%。结果表明:该预测方法在矿井通风阻力系数预测中是可行的,并具较高的准确性。     

基于MDE和分形优化SVM的周期来压预测

为了解决周期来压的预测问题,首先对已知支架周期来压荷载曲线使用多重差异进化算法(MDE)进行拟合,将每重拟合形成的单一正弦曲线与上次差余曲线(Ei)再作差余曲线(Ei+1)。将这些Ei图通过分形几何的盒子法计算维度和相关系数(r)。将每条Ei的维度、r和支架相对距离(L)作为输入值,对应的Ei的周期Ti、缩放系数Si和纵移系数Di作为目标值,使用支持向量机(SVM)进行训练。通过对维度和r规律的研究得到拟设置支架处荷载各Ei的维度和r,带入训练后的SVM模拟得到Ei的Ti、Si和Di,进而得到Ei的表达式。将上述Ei求和即为所求拟设置支架处的周期来压荷载。实例分析说明,该种方法预测结果可以大体反映支架周期来压的基本形式和变化规律。     

安全监测系统在局部通风机管理中的应用

从实际应用的角度出发,使用安全监测系统对局部通风机进行运行状态的实时监测,为煤矿提供一个对局部通风机加强管理的实施方案.     

2014~2017北京市气象条件和人为排放变化对空气质量改善的贡献评估

2014～2017年北京地区霾日数和污染日数逐年减少,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2年平均质量浓度下降,污染程度缓解,采暖期中的11～12月尤为明显.针对空气质量的显著改善,从气象条件的改善和减排措施两方面进行探讨分析,并结合数值模式和大数据挖掘技术实现气象和排放对大气污染贡献率的定量化研究.结果表明,2017年与过去3 a相比,平均风速增加7. 9%,≥3. 4 m·s~(-1)的风速频次最高(10. 6%),≥70%湿度日占比最小(25. 1%);其中,采暖期与过去3 a同期相比,小风日数减少8. 6%、大气环境容量指数和通风指数平均增加约11%,边界层高度以3. 2%·a~(-1)的速率升高,尤其11～12月各要素改善更显著,且该时段内2014年各因子变化与2017年相似.非采暖期(4～10月)累积降水量558. 3 mm,仅次于2016年,有利于污染物的清除和湿沉降.利用WRF-CHEM对霾和污染频发的12月进行模拟发现,气象要素的改变导致2017年12月北京PM_(2.5)质量浓度较2014～2016年同期分别降低5%、38%和25%.因缺少政府实际施行的减排方案,无法利用WRF-CHEM量化气象和减排的具体贡献率,因此借助大数据挖掘算法,基于K近邻算法(KNN)和支持向量机(SVM)模型对气象和减排对空气质量改善的贡献进行评估,结果显示2017年减少的霾日和重污染日,65. 0%归因于减排的贡献,35. 0%归因为气象条件的改善.可见,气象与生态环境部门应继续加强数据开放共享,科学开展气象条件预报与减排评估.