基于支持向量机的水资源安全评价

支持向量机以统计学习理论为基础,采用结构风险最小化准则,将学习问题转化为一个凸二次规划问题,能够得到全局最优解,适合解决小样本、非线性分类及回归问题。根据水资源安全的内涵,筛选出具有代表性的指标,组成水资源安全评价指标体系。建立了基于支持向量机的水资源安全评价模型,将安全标准划分为良好、安全、临界、不安全、危险5个等级。根据水资源安全评价标准及所属评价等级值,随机生成样本集,180个样本作为训练样本,构造了5个两类支持向量分类器,20个样本作为检验样本,检验样本分类全部正确。将模型应用于山西省11个城市的水资源安全评价,结果表明,该方法是有效、可行的。     

基于规范变换与误差修正的回归支持向量机的环境系统预测

为了建立不同环境系统皆能规范、统一、简洁、实用的回归支持向量机预测模型,针对传统的回归支持向量机预测模型存在结构不能普适、规范和统一及用于大样本、多因子预测会出现学习效率低、求解精度差的局限,提出适用于环境系统预测量及其影响因子参照值和规范变换式的设计原则和方法,使规范变换后的影响因子皆"等效"于同一个规范影响因子;为提高样本的预测精度,还提出预测样本的模型输出的误差修正法.在对环境系统的预测量及其影响因子进行规范变换的基础上,由有m个规范影响因子的每个建模样本生成m个"等效"训练样本,从建模样本中,选择各影响因子的最大规范值组成训练样本集的"参考样本",计算核函数中每个训练样本相对于"参考样本"的范数;并应用优化算法优化模型参数,建立适用于预测量及其影响因子规范值的仅有2个或3个支持向量的两种简单结构的回归支持向量机预测模型.将基于规范变换的两种简单结构的回归支持向量机模型与相似样本误差修正法相结合,用于河津大桥监测断面6个样本的COD月平均值预测,并与多种传统预测模型和方法进行了比较.结果表明:对同一个预测样本,两种模型的预测值十分接近;此外,两种预测模型用于6个样本预测,其相对误差绝对值的平均值分别为2.09%、2.79%,均远小于传统的投影寻踪回归预测的41.63%、支持向量机预测的40.99%、灰色神经网络预测的25.94%和马尔可夫预测的10.16%;而两种预测模型对异常样本预测的最大的相对误差绝对值分别为5.85%、5.13%,更加远远小于传统的4种预测模型的169.07%、180.45%、68.44%、41.96%.两种基于规范变换的回归支持向量机预测模型简洁、普适、规范和统一,避免了"大样本数困难",提高了学习效率和模型的预测精确度,对其他预测建模法也有借鉴作用.     

不同空速下Pd／CeZrOv／γ—Al2O3的起燃特性

以渍法制备了Pd/CeZrOv/γ-Al2O3三效催化剂。在不同空速下，分别考察了空速对催化剂T30％、T50％、T90％的影响规律。详细分析了不同空速对催化剂起燃特性产生不同影响的原因所在。Pd/CeZrOv/γ-Al2O3催化剂具有很好的起燃能力及空速特性。     

突发事件网络舆情反转的PCA-LDA-LSSVM预测模型

为有效引导与控制突发事件网络舆情,建立科学的预警机制,提出突发事件网络舆情反转的主成分分析(PCA)-线性判别分析(LDA)-最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型。利用PCA提取具有相关性的影响因素主成分,利用LDA方法分析相互独立的影响因素和主成分对突发事件网络舆情反转的影响,并将LDA分析后的影响因素作为LSSVM的输入向量,预测突发事件网络舆情反转,通过选取33组突发事件网络舆情数据进行试验研究。研究结果表明:影响因素重要性由大到小依次为网民情感正倾向、网民情感负倾向、舆情事件性质、舆情传播形式、舆情首发主体权威性;当网民情感正倾向明显减少、网民情感负倾向明显增加时,应采取措施引导舆情发展。     

金属-有机框架材料在废水脱色处理中的应用进展

合成染料的高毒性、难降解性等引发的环境问题受到广泛关注,因此开发新型废水处理脱色剂及高效脱色工艺对染料进行无害化处理是染料脱色领域的研究重点。金属-有机框架材料(Metal-Organic Frameworks, MOFs)是金属与有机配体通过配位键自组装而成的杂化晶态多孔材料,具有高孔隙、大比表面积、丰富的活性位点等结构优势,成为染料脱色研究的热点材料。本文根据废水中的染料脱色工艺分别综述了近年来MOFs作为吸附剂进行吸附脱色,MOFs作为漆酶载体进行生物降解脱色,MOFs作为催化剂进行光催化脱色,MOFs作为过硫酸盐活化剂进行高级氧化脱色,以及MOFs作为前驱物煅烧生成金属氧化物催化脱色等的研究进展。本文最后对MOFs在染料脱色领域的研究进行了总结,并对未来的研究方向进行了展望。     

小型物流仓储企业库房消防安全条件改善

近年来,我国仓储物流企业竞争愈发激烈,而库房的安全重点一般集中于消防、用电、叉车或堆垛机等设备。目前,现代化的库房和大型库房在设计之初基本都配备了基础的安全设施。小型物流企业很少涉及叉车或堆垛机,大多选用面积较小的库房或相对老旧库房,所以安全重点为消防和用电安全。小库房和老旧库房由于建筑物设计或使用年限等原因基础安全设备缺失。同时由于改造预算多、施工难度大等因素,安全条件有待于提升。     

脚踏开关巧改进 及时停机保安全

水泥包装机运行时,包装操作工往旋转的包装机上插袋,一旦发生机械刮扯或人体失衡倒在包装机上,机旁开关及其急停按钮很难实现及时停机,容易发生机械伤害事故。通过脚踏开关改造,一旦人体失衡或出现意外,脚离开脚踏开关时包装机停机,实现了本质安全。在水泥生产企业,水泥库中水泥经输送斜槽、提升机送入水泥包装料仓,包装操作工人工插袋,再经十嘴旋转式包装机包装后,由接包清包皮带输送到装车机。     

基于KPCA-ALO-WLSSVM的埋地管道外腐蚀速率预测北大核心CSCD

为提高埋地油气管道外腐蚀速率预测精度,建立了一种基于KPCA-ALO-WLSSVM的埋地管道外腐蚀速率预测模型。以沿川气东送管线所做埋片试验获取的数据为例,首先利用核主成分分析(KPCA)对管道外腐蚀影响因素进行处理,以重构的综合指标作为模型的输入值;然后利用加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)对外腐蚀因素和速率进行仿真建模,并利用蚁狮优化算法(ALO)对WLSSVM建模中的参数进行寻优。结果表明:KPCA提取了累计贡献率为97.84%的3个主元,减化了建模过程的复杂性;所构建的ALO-WLSSVM外腐蚀速率预测模型的平均相对误差为4.390%,均方根误差为0.276,各项指标均优于其对比模型,证明了本模型具有更好的学习性和更高的拟合效果。     

近30年全球商业运输航空主力机型事故对比分析

为避免及预防商业运输航空事故发生导致的灾难性后果,基于航空安全网(ASN)全球商业航空运输事故数据进行分析,以近30年全球商业运输航空2大主力机型波音B737和空客A320系列共计525起事故为样本,对比分析2大主力机型的事故数、机龄、事故类型、事故致因、飞机损坏程度以及死亡人数,通过对比分析新波音B737与空客A320的主要事故致因,从而分析对比机型的安全性。结果表明:近30年间,2大主力机型事故数呈波浪式上升且在2018年达到最高峰;事故飞机机龄在1-10年、损坏程度为大部分损坏、死亡人数小于3人的事故数最多;高发事故类型为跑道安全事故,失控类事故的致死率最高;事故主要致因因素为人为因素。在机龄小于1年的新飞机中,新波音B737发生事故较多,且新波音B737中涉及机械因素的较多。表明空客A320较新波音B737具有更强的安全性。建议航空公司及机组人员应着重关注跑道安全事故及失控类事故,且航空公司在选择机型时应对其安全性予以充分考虑。