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为准确预测隧道施工瓦斯灾害,有效评估瓦斯安全,建立基于灰色关联分析(grey relational analysis, GRA)与麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化Elmen神经网络的隧道施工瓦斯安全性预测评价模型。首先从水文地质条件、隧道设计、煤层结构状况及施工管理四个方面考虑,遴选12个主要影响因素,采用GRA法量化分析选取的影响因素与评价对象间的关联性;然后引入SSA优化Elman模型中的初始权值和阈值建立模型,采用留一交叉验证法验证模型性能;最后为进一步验证模型性能,对选取的实例瓦斯隧道待测样本进行瓦斯灾害预测评价,同时与PSO-Elman、Elman、Fisher判别分析(fisher discriminant analysis, FDA)模型预测结果与现场实际结果对比分析。结果表明:SSA-Elman预测结果与实际工程结果一致性更高,优化后的模型精确度和稳定性更好,可操作性强,对隧道施工瓦斯安全性评估具有良好的适用性。 相似文献
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以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲耕层土壤为研究对象,通过对原始光谱反射率(R)、包络线去除(CR)和一阶微分(R′)变换光谱数据结合连续小波变换生成小波系数,筛选出与砷含量具有极显著相关性的特征波段(P<0.001),运用偏最小二乘回归、BP神经网络、随机森林回归及支持向量机回归分析方法建立耕层土壤砷含量的高光谱估测模型。结果表明,经一阶微分结合连续小波变换处理后,光谱数据与砷含量之间的相关性提升尤为明显。综合考虑各模型估测精度及稳定性,认为R′-CWT-26-SVMR模型可作为研究区耕层土壤砷含量的最佳估算模型,其训练集和验证集的决定系数(R2)分别为0.753和0.740,均方根误差(RMSE)分别为1.350 mg/kg和1.819 mg/kg,相对分析误差(RPD)分别为2.03和2.00。 相似文献
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为研究金属有机骨架材料活化-硫酸盐(PMS)降解水中罗丹明B(RhB)的效能及机理,首先采用水热法制备出铁铜双金属有机骨架材料MIL-101(Fe, Cu),并通过X-射线粉末衍射(XRD)和场发射扫描电子显微镜(FE-SEM)对MIL-101(Fe, Cu)材料进行表征;然后通过构建MIL-101(Fe, Cu)/PMS体系,以RhB为目标污染物,成功构建了双金属有机骨架材料即MIL-101(Fe, Cu)材料,研究了体系对比、Cu2+掺杂量、初始pH值、催化剂投加量、PMS投加量对RhB降解的影响;最后通过紫外全波段扫描、电子顺磁共振(EPR)及自由基猝灭试验对MIL-101(Fe, Cu)/PMS体系降解RhB的机理进行分析,并通过重复利用试验和多种染料降解试验验证该体系应用于实际染料废水处理的可行性和实用价值。结果表明:当Cu∶Fe的摩尔质量比为1∶10时,MIL-101(Fe, Cu)/PMS体系能在120 min内降解95.0%的RhB;RhB的降解效果随着催化剂投加量/PMS浓度的增加而提高;该体系在广谱pH值范围内均能对RhB高效降解;EPR、自由... 相似文献
389.
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