多元线性回归分光光度法同时测定污水中的苯酚,苯胺

苯酚、苯胺与４－ＡＡＰ络合后所形成的吸收光谱出现严重重桑。采用多元线性，建立了计算分光光度法可测定污水苯酚、苯胺含量。其加标回收率分别在９５－１０５％，９８－１０３．３％之间，方法较好地解决了采用分光光度法测定污水中苯酚、苯胺时的相互干扰。     

典型异味源的感官特性及特征污染物筛选

为研究不同异味源的感官特性以及不同行业特征污染物的排放差异,以卷烟厂、烘培坊、烤漆厂为研究对象,采用愉悦度9级度量法,测定源样品不同稀释倍数（5~6个浓度梯度）下的愉悦度等级,绘制3种典型异味源愉悦度-臭气浓度指数特征曲线,并进行回归分析,同时筛选出3个典型异味源的特征污染物（烤漆厂的特征污染物为乙酸乙酯、对二乙苯、乙苯、间二甲苯、乙酸丁酯,卷烟厂为乙醇、萘、2-丁酮、柠檬烯、丙烷,烘培坊为乙醇、柠檬烯、α-蒎烯、甲苯、丙酮）,并建立了异味评价干扰潜力的数学模型.结果表明:3种典型异味源的愉悦度与臭气浓度指数之间的关系均符合二次多项式模型,卷烟厂和烤漆厂异味源的愉悦度均为负值,并且厌恶程度随臭气浓度的增大而增强;而烘焙坊异味源的愉悦度为正值.当愉悦度等级为-2时,卷烟厂和烤漆厂对应的臭气浓度分别为30和26.干扰潜力的强弱是由臭气浓度和愉悦度2个因素直接决定的,烤漆厂的干扰潜力为-14.48,卷烟厂为-14.17,烘培坊为11.77.研究显示,愉悦度与臭气浓度指数间量化关系模型以及异味源干扰潜力评估模型的建立,可为异味源的分类分级以及异味源环境影响标准的制订提供科学依据.      

基于Logistic回归的林缘计划烧除气象条件判别分析

森林火灾是一种破坏性极强的灾害,它与农事活动以及气象条件密切相关,加强其预防与控制具有十分重要的作用和意义。根据2014年~2015年闽东屏南县进行的60次林缘计划烧除试验观测的主要气象要素数据(天晴日数、温度、湿度、风速),建立基于Logistic二元回归的林缘烧除气象条件判别模型进行检验和分析。结果表明,模型判别计划烧除成功与否的预报准确率高(91.7%),主要气象要素对林缘计划烧除成功与否发挥重要作用,其中连续晴天日数为最大影响因子,其次为风速。模型通过检验和验证结果显著,具有预报服务应用价值。     

基于灰色预测模型与一元线性回归模型的煤矿瓦斯涌出量预测比较

在介绍灰色预测模型和一元线性回归模型的基础上,结合某煤矿实际,采用两种模型对瓦斯涌出量进行了预测,并对两种模型的预测值进行比较,结果表明:对基本符合线性关系的数据,采用灰色GM(1,1)模型较一元线性回归模型的预测精度要高。     

中国能源消费碳排放影响因素分析

利用改进的主成分回归分析技术考察1990年以来中国人口和经济因素对化石能源消费碳排放的影响作用。研究发现：以人口总量、人口城市化和居民收入水平为代表的人口因素和以经济规模、产业结构、能耗结构及碳排放强度为代表的经济因素对碳排放均具有显著的正向影响;其中,经济规模和人口总量是能源消费碳排放的关键决定因子。研究结果为国家制订合理的节能减排政策、协调人地关系提供了参考依据。     

污染河流悬沙与铜、锌污染相关性研究

通过对矿区选矿废水污染的河流水样和悬沙进行采样,分析悬沙、铜、锌质量浓度,探讨河流悬沙与铜、锌之间的相关关系,是有重要现实意义的.研究结果表明:河流水质铜超标严重,丧失了作为农业用水的使用功能.水中铜污染物量与悬沙量相关关系,锌污染物量与悬沙量相关关系都是极显著的.经过曲线回归方程拟合,锌污染物量与悬沙量之间的回归关系比铜污染物量与悬沙量之间的回归关系显著,有3个曲线方程较优,即:对数方程、二次多项式方程、三次多项式方程.据此,通过测定污染河流悬沙量可以粗略地估算水中锌污染物量.     

基于Logistic回归模型的汽修企业安全生产影响因素分析

为科学获取机动车汽修企业安全生产的影响因素,本文构建机动车维修企业安全生产综合指标体系,并抽样选取某市122家小型汽车维修企业,从车间现场管理和文件制度管理2方面对企业安全生产及管理现状开展评价,之后使用聚类分析和Logistic回归分析方法构建数学模型,借助SPSS软件对评价数据进行分析研究.研究表明:一线从业人员、安全用电、安全管理制度、安全标准化以及隐患排查工作等因素对机动车汽修企业安全生产水平有显著性的影响.并从人员安全素养、安全生产检查、安全制度管理等3方面提出对策措施.     

基于广义概念的城市燃气管道泄漏精确定位

为了准确地检测城市燃气管道泄漏,提出了一种基于广义概念的管道泄漏检测定位方法。声发射技术对于管道泄漏的检测、定位是一个极好的工具,但由于泄漏源的传播容易受到周围背景噪声以及复杂工况的影响,其定位误差较大。基于时延估计的互相关信号处理方法被广泛用于管道泄漏检测定位,但由于泄漏应力波传播通道的动态特性,使得源信号在传播过程中会产生波形变化,给互相关函数峰值位置的确定带来困难。由此引入广义相关分析方法,通过对信号进行前置滤波,在一定程度上减少了传播通道动态特性因素对泄漏点定位的不利影响,得到了更为准确的时延估值。在此基础上,通过模拟实验,编写Matlab神经网络代码,构造GRNN模型,进一步预测定位。结果表明,GRNN预测的声发射检测值、互相关定位值以及广义相关定位值,相比之前定位精度分别得到提高,其中基于广义相关的延时估计方法定位最为精确,将该方法用于工程实际中,可以更加精确地定位出泄漏点。     

种族鱼群优化支持向量机序列理论监测尾矿坝

为监测预警尾矿坝的变形位移,提出基于结构风险最小化理论的支持向量机进行学习预测。通过采集有效数据,对时间序列数据进行归一化序列处理,然后采取种族鱼群选择向量机参数,对处理后的数据进行支持向量机回归预测。将该理论应用到某尾矿坝监测系统,得到了较为准确的预测结果,表明该理论充分利用了数据的统计特性,精度和泛化能力都得到了明显提高,可作为尾矿坝监测系统的有效指导。     

改进AHP-DRASTIC模型用于地下水U(Ⅵ)污染风险评价及回归分析

以某铀尾矿库为例,应用层次分析法(AHP)对DRASTIC进行了改进,并增加两个新的指标,得出改进后的AHPDRASTICLL模型。分别采用常规DRASTIC模型、改进DRASTICLL模型、AHP-DRASTICLL模型对某铀尾矿库区地下水受U(Ⅵ )污染风险进行了评价。结果表明:尾矿库周围与砂卵砾石层区风险较高,丘陵地带风险较低。采集监测井U(Ⅵ )浓度样本数据,与3个模型标准化综合评分值建立线性回归关系,常规DRASTIC模型相关系数R2=0.7795;改进DRASTICLL模型相关系数R2=0.8278;AHP-DRASTICLL模型相关系数R2=0.8581。分析结果表明AHPDRASTICLL模型能更加准确地反映地下水受污染的可能性。