基于遗传-支持向量机和遗传-径向基神经网络的有机物正辛醇-水分配系数QSPR研究

基于遗传算法(GA)的因子筛选和支持向量机(SVM)的非线性回归,提出了1种改进的有机物定量结构-性质相关(QSPR)建模方法--遗传-支持向量机(GA-SVM),并将其用于38种食品工业常用有机物正辛醇-水分配系数(Kow)的QSPR建模.结果显示,QSPR模型选取了分子量、Hansen极性、沸点、含氧率和含氢率5种参数;模型的预测值与实测值间的误差平方和(SSE)、均方差(RMSE)和决定系数(R2)分别为0.048、0,036和0.999,表明模型具有较强的预测能力;同时,交叉验证的结果(SSE=0.295,RMSE=0.089,R2=0.995)也表明,模型具有良好的稳健性,因此,GA-SVM算法适用于对有机物正辛醇-水分配系数的QSPR建模.此外,将基于GA-SVM的QSPR模型分别与基于遗传-径向基神经网络(GA-RBFNN)和基于线性算法的模型进行了比较,结果表明,应用GA-SVM建立的QSPR模型无论从稳健性还是预测能力上都优于应用其它2种算法建立的模型,因此,GA-SVM算法比GA-RBFNN和线性算法更适合于对有机物正辛醇-水分配系数进行QSPR建模.     

学习率有限监督调整BP网络在水质评价中的应用

以地表水环境质量标准基本项目标准限值为依据,随机生成标准样本和检测样本,采用学习率有限监督调整BP网络建立水质评价模型。完成网络训练的模型对检测样本进行检验评价,检验结果表明,该人工神经网络水质评价模型具有较高的精度,同时,可以避免人为主观因素对水质评价的影响,保证了水质鉴定的科学性和公正性。     

上海市城郊臭氧浓度变化分析及模拟预报

利用上海市普陀、南汇、淀山湖3个臭氧观测站2005年的臭氧小时观测资料,首先对市区和郊区的大气臭氧浓度的污染特征和变化情况进行了分析,结果表明,上海市郊区的臭氧浓度和污染水平高于市区,且臭氧浓度日变化在市区呈现明显的双峰现象,而郊区则是单峰型变化规律。然后运用基于统计学理论的最小二乘支持向量机（LSSVM）方法对3个站的日（24h）平均和白日（12h）平均以及日最大值臭氧浓度进行预测,得到较好的预报效果。     

基于神经网络的网络传感器火灾报警系统

为降低火灾报警系统的漏检、误报,本文利用网络化多传感器技术设计了数据融合模块,基于神经网络BP算法良好的非线性映射能力,对温度传感器、烟雾传感器和一氧化碳传感器同时探测的数据进行智能化融合处理。结果表明：该火灾报警系统能准确地识别火灾信号,明显减少了误报和漏报率。     

基于PS-InSAR技术的晋城矿区地表形变监测及地质灾害风险预警

地表形变是一种严重的地质灾害现象,不仅严重影响灾害区居民的日常生活,而且会造成巨大的社会经济危害,尤其在采煤区。针对传统地表沉陷监测方法费时费力、无法获取地表沉降面状信息、难以进行地表沉陷灾害评估的不足,基于高分辨率SAR卫星影像,利用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PS-InSAR)技术对山西省晋城市晋城矿区2018年1月至2018年12月期间地表沉陷进行监测,分析获取了该地区地表连续形变情况,并利用该技术获取的海量PS点建立支持向量机(SVM)地质灾害风险评估预警模型,对晋城矿区周边居民点地质灾害风险进行了识别和预测。结果表明：晋城矿区10个煤矿及其周边区域存在较大的地表形变;晋城矿区平均LOS向年平均地表形变速率范围为-37～30.3 mm/a; PS-InSAR技术在晋城矿区地表形变监测中具有可行性,且可以实现矿区地质灾害风险综合识别和预警。     

飞机飞行振动预计技术研究

介绍了飞机飞行振动的主要来源和特征,分析了传统预计方法的不足,针对飞机飞行振动与高度、马赫数和攻角等飞行参数呈非线性关系的特点,提出了基于BP神经网络的飞行振动预计新技术,建立了预计模型,通过8组建模样本训练网络,确定了预计模型中的各个参数值。预计结果和实测飞机飞行振动信号比较分析表明,该方法预计精度高,验证了BP神经网络预计飞机飞行振动的可行性。     

BP神经网络在降水酸度预测中的应用

本文利用南昌市城市大气中SO2、NOX、TSP等浓度数据及降尘数据建立了BP神经网络的降雨酸度预测模型，结果表明：BP神经网络的预测模型不仅能较好地反映致酸因素与降水酸度的相互关系，而且预测精度也高于多元回归等模型。     

小波网络在大气污染物浓度预测中的应用

提出一种“分解-重构-预测”小波网络的大气污染物浓度的预测方法。通过小波分解,把浓度序列分解为不同频段的小波系数序列,再对各层的小波系数子序列重构到原尺度上,然后对小波系数序列采用相匹配的BP神经网络模型进行预测,最后合成浓度序列的最终预测结果。经对二氧化硫浓度预测证明,该方法预测模型推广能力强,预测精度高。     

信息化提升作业安全性

梅山矿业结合井下安全避险＂六大系统＂的要求,充分利用已有的信息网络平台,先后建设了＂井下通讯系统＂＂井下人员定位系统＂,完善了＂多级机站通风计算机远程监控系统＂和＂视频网络监控系统＂等子系统,提高了井下采矿的安全性和自动化水平。