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991.
瓦斯浓度区间预测的灰色聚类与高斯过程模型 总被引:3,自引:3,他引:0
为有效分析矿井瓦斯监测数据,以实现准确、可靠的瓦斯浓度预测,基于灰色关联聚类分析与高斯过程回归模型,研究瓦斯浓度时间序列分析与预测的方法。以预测有效度为预测精度的评估指标来动态确定重构瓦斯浓度时间序列样本空间的维数;应用灰色关联分析方法将瓦斯浓度时间序列划分成若干样本集,将其中具有关联特征的样本作为虚拟变量进行预测以消除因随机、不确定因素干扰而引起的预测误差;应用高斯过程回归模型实现瓦斯浓度区间预测,将预测结果表示成一个具有较高可信度的取值区间,以此表达对未来一段时间内瓦斯浓度动态变化情况的预测。实例分析表明:预测结果准确、可靠,能够较好地反映瓦斯浓度的实际变化状况。 相似文献
992.
为研究铝粉在密闭空间内爆炸特性,降低其爆炸造成的损害,利用自行设计的水平管道式可燃气体-粉尘爆炸装置,在室温下对粒度为6~8μm,9~12μm,15~17μm的铝粉在100~800 g/m3浓度范围内的爆炸特性进行试验研究。结果表明:铝粉在浓度为600 g/m3时,最大爆炸压力和最大压力上升速率最大,爆炸时间最小;铝粉浓度较低时,由于氧气充足,随着铝粉浓度增大,最大爆炸压力和最大压力上升速率增大,爆炸时间减小;当铝粉浓度超过600 g/m3,受到氧气浓度限制,最大爆炸压力和最大压力上升速率随浓度增大而减小,爆炸时间增大;相同浓度的铝粉,粒度越小,最大爆炸压力和最大压力上升速率越大,爆炸时间越小。粒度越小的铝粉,爆炸的可能性和危险性越大。 相似文献
993.
994.
为有效分析煤矿瓦斯监测数据以实现较准确的瓦斯浓度预测,研究应用希尔伯特-黄变换(HHT)方法进行瓦斯浓度时间序列分析与预测的方法。应用经验模态分解(EMD)方法将瓦斯浓度时间序列分解成不同频率的固有模态函数(IMF)分量的叠加,以获取瓦斯浓度时间序列的瞬时特征;通过Hilbert变换求得各IMF分量的瞬时频率,依据各IMF分量瞬时频率的均值将分解得到的IMF划分成较高频和低频2类新的分量,选取适合于各分量特征的预测模型分别进行预测,以消除局部随机性对预测精度的影响,结合自回归(AR)、径向基函数(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)3种预测模型实现瓦斯浓度预测。实例分析表明:应用该方法所得预测结果比较准确,降低了预测复杂度,提高了预测精度。 相似文献
995.
基于回归分析的群集疏散时间模型优化研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为提高国际上通用的疏散时间模型(简称经验模型)的仿真度,将人员的属性因素(自然属性和社会属性)影响纳入时间模型,采用回归分析方法,以某高校大型大学生艺术中心疏散案例为研究基础,通过调查采样建立185组数据的实测样本。结合影响人员疏散行为和疏散时间相关因素,运用统计软件SPSS17.0对样本进行回归分析,建立疏散时间回归模型。以回归模型为基础,将个体属性综合为群集属性,求取修正系数并对经验模型进行修正、检验。结果表明:利用回归分析和修正系数对疏散时间经验模型进行修正,可有效弥补经验模型缺乏考虑群集属性影响的弱点,提高经验模型的仿真度和应用价值。 相似文献
996.
为研究2-氨基-23,-二甲基丁酰胺氧化合成的热危险性,采用差示扫描量热仪(DSC)测试2-氨基-2,3-二甲基丁腈和2-氨基-2,3-二甲基丁酰胺的热分解情况,采用反应量热仪(RC1)研究反应温度、双氧水滴加速度和氢氧化钠用量对反应的影响。研究结果显示,2-氨基-2,3-二甲基丁腈吸热热分解温度为149.5℃2,-氨基-2,3-二甲基丁酰胺表现为吸热和放热2段分解过程,吸热和放热分解温度分别为234.4℃和456℃。反应放热速率主要为加料控制,但是,存在一定的热累积。热失控体系最高温度(MTSR)低于2-氨基-23,-二甲基丁腈和2-氨基-23,-二甲基丁酰胺的分解温度,高于体系沸腾温度,在热失控的条件下,反应体系容易导致冲料危险;在优惠的工艺条件范围内,提高反应温度,延长滴加时间,可降低反应的MTSR,提高热转化率和反应安全性。 相似文献
997.
今年9月10日是第27个教师节。教师职业是集脑力劳动与体力劳动于一体的职业。由于其职业特殊性,比如用嗓时间长、站立时间久、伏案工作累,许多教师患了咽喉炎、腿部静脉曲张、颈腰椎病和神经衰弱等职业病。近日有媒体报道,调查显示,目前患有不同程度职业病的教师占整个教师群体的34.5%。长期站立授课、伏案批改作业使颈肩腰椎病、静脉曲张等成了教师最常见的疾病。 相似文献
998.
基于扩展的Kaya恒等式,应用迪氏对数指数分解法(LMDI)建立因素分解模型,对美国、印度、日本、德国4个典型国家和中国的化石能源消费引起的碳排放进行因素分解,定量分析经济增长、能源强度、能源结构、人口规模对能源消费碳排放的影响.在此基础上,为分析家庭户数量对中国碳排放的影响,引入家庭户规模对模型进行修正.结果表明,全球、中国及几个典型国家的经济增长效应和人口规模效应为碳排放增长的促进因素,对全球和印度,人口效应略强;对其他几个典型国家,经济增长为主导促进因素.能源强度为碳排放增长的抑制因素,其中美国和德国强度效应较强,抵消了经济增长效应.能源结构效应对美国能源消费碳排放量增长表现为微弱的促进作用,对全球及其他几个典型国家则表现为微弱的抑制作用.修正的模型表明,居民消费模式对碳排放贡献以家庭模式为主,中国的家庭户数量效应大于人口规模效应. 相似文献
999.
1000.