烃类及其衍生物闪点、沸点的定量构效关系

基于定量结构一性质相关性（QSPR）原理,研究了烃类及其衍生物闪点、沸点与其分子结构间的内在定量关系。应用CODESSA软件计算384种烃类及其衍生物的分子结构描述符,建立了闪点和沸点的QSPR模型。用最佳多元线性回归（B．MLR）方法筛选得到的分子描述符建立了线性回归模型。用B-MLR方法所选择的5个描述符作为支持向量机（SVM）的输入建立了非线性模型。所有的化合物被分为训练集和测试集,对每个模型的训练集和测试集的复相关系数、交互验证系数、均方根误差等进行了计算,并用测试集对模型的预测能力进行检验,预测结果表明：预测值与实验值均符合良好,所建立的闪点模型稳健,泛化能力强,预测误差小,预测的效果令人满意,但沸点的模型预测效果有待加强。相比烃类物质的模型,加了衍生物的模型性能均有所下降。     

分光光度法样品稀释原则及监测结果计算

本文对样品稀释所引起的误差进行了探讨，提出了样品稀释的原则及气样监测结果的计算。     

基于转化效率的资源型省份红色旅游经济高质量发展

针对旅游资源效率评价中多个投入要素共同产出的综合效率无法剥离单一投入要素的产出效率问题,采用修正DEA模型、空间自相关方法、地理探测器模型等方法,评价了2020年湖南省81个红色旅游景点的资源转化效率及其交互影响机制。结果表明:(1)湖南省红色旅游资源转化效率为0.332,且呈现东高西低和北高南低的空间格局;(2)红色旅游资源投产效率与资源转化效率的局部空间关联呈现由东向西逐渐递减的变化趋势,以此为基础可将湖南省红色旅游资源效率类型划分成资源投产效率协同区、产业综合提质增效区、资源效率转化升级区、资源综合产能提升区和资源综合效能培育区5种;(3)产品创新能力、人力资本质量和旅游市场规模3个内生因子是影响湖南省红色旅游资源转化效率的主导因子,而内外因子交互影响是导致其空间分异的主要方式。     

基于KH-SVM的鄱阳湖水质评价及变化趋势分析

为了提高水质评价结果的精度,更客观地反映水体环境的质量状况,针对支持向量机（support vector machine,SVM）性能易受模型参数的影响,提出了一种基于磷虾群算法（krill herd,KH）优化SVM的模型,将其与地表水环境质量标准相结合,选取5种代表性水质指标作为模型的输入,5类水质标准作为输出,建立了基于KH-SVM的水质评价模型,并利用该模型对鄱阳湖2013—2018年丰水期、平水期和枯水期的水质状况及变化趋势进行研究。结果表明:鄱阳湖北湖区水质基本维持在GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅲ—Ⅳ类,而南湖区水质各时期波动较大,其中丰水期多为Ⅱ类水,平、枯水期以Ⅴ类水为主,整体上2013—2018年鄱阳湖水质恶化趋势没有明显改善,水质级别仍处于非优类水平;构建的KH-SVM模型性能良好,与传统评价方法相比可以较好地实现水质综合评价,能够从整体上更准确、客观地反映水体质量状况。该研究成果可为区域地表水资源科学管理及水环境保护提供科学依据。     

基于全极化SAR影像的双台河口湿地分类及其变化分析

为了研究辽东湾双台河口湿地变化原因,对该地区全极化SAR影像进行湿地分类.引入Freeman分解建模全极化SAR影像,得到二面角散射、体散射、表面散射的散射功率,利用SVM分类法对散射机制假彩色影像进行分类,进而确定该地区的湿地分布情况.通过对比分析2007年与2016年的湿地分布情况,同时考虑区域特性和数据的可获取性,选取盘锦市年降水量、年均气温、年径流量、海平面高度、城市建成面积、原油年产量、水产品年产量和逐年GDP等8个驱动因子,研究双台河口湿地变化的驱动机制.结果表明:①全极化SAR影像分类结果总精度达到80.25%,较光学影像的分类精度提升7.43%,并且可将芦苇湿地进一步细分为芦苇池塘和芦苇草甸;②2016年双台河口各湿地面积占比依次为草本沼泽（28.54%）>浅海水域（22.44%）>灌丛沼泽（16.88%）>水产养殖厂（9.54%）>河流（8.91%）>稻田（7.58%）>淤泥质沙滩（6.11%）;③不同湿地的变化原因有所差异,驱动因子也不尽相同,如水产品年产量增加是水产养殖厂转化为淤泥质沙滩的直接驱动因子,而气温上升等自然因素和城市建成区面积增长等社会因素是草本沼泽退化和变化的主要驱动因子.研究显示,全极化SAR影像较光学影像更适合湿地分类,而双台河口湿地自然湿地减少和人工湿地增加是自然和社会因素共同作用的结果.      

基于MRMR-HK-SVM模型的PM2.5浓度预测

以赣州市2017年全年的空气质量和气象数据为研究对象,通过最大相关最小冗余算法（MRMR）提取出最优的特征子集,并将其作为预测模型的输入数据,同时构造混合核函数（HK）对传统的支持向量机模型（SVM）进行改进,最终建立MRMR-HK-SVM模型.实验结果表明,MRMR-HK-SVM模型有着更低的平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）,相较于传统SVM模型,预测结果平均绝对误差下降了26.9%,且能更加准确的追踪到PM_2.5浓度的突变时刻.可见,MRMR-HK-SVM模型具有更好的泛化能力,能够更加精确地预测PM_2.5浓度.     

修正的BP神经网络森林火灾成灾面积预测研究

以1997-2012年《中国林业统计年鉴》的全国森林火灾成灾面积为依据,应用BP神经网络模型对成灾面积进行了预测,对预测方法进行了检验.在此基础上,利用残差提出了修正的BP神经网络模型,并对预测方法进行了改进.研究结果表明,修正的BP神经网络预测精度高于BP神经网络,预测相对误差平均为7.2％,可应用于森林火灾成灾面积的预测.     

基于三维动力学模型及试验数据重用技术的全箭模态分析

目的在运载火箭设计过程中,获得精确的全箭模态数据,为火箭总体设计提供关键输入参数。方法针对全箭动特性数据的高效高精度获取问题,提出并实践基于三维动力学模型和试验数据重用相结合的模态参数获取方法,包括高精度全箭三维动力学模型建模技术、数据重用技术、多状态模型修正技术、模型综合技术。结果解决了界面连接刚度未知条件下的全箭模态精确预示难题。在设计阶段给出了高精度的动特性数据,分析结果与靶场试验结果比对,一阶弯曲频率误差在2%以内,斜率误差在4%以内,分析结果通过了靶场竖立模态试验验证,最后进一步通过型号首飞成功验证。结论靶场竖立模态试验验证和型号首飞成功验证说明提出的获取全箭动特性参数方法高效可靠。     

基于参数修正的安徽省生态承载力演化特征及影响因素

生态承载力状况是新时代生态文明建设研究的着眼点,也是科学把控人与自然和谐发展的关键.以安徽省16个地级市为研究单元,利用参数修正后的生态承载力模型测算安徽省及各城市整体与人均层面上的生态承载力,运用数理统计分析比较1998～2018年安徽省生态承载力的演化特征,并结合地理探测器探究各因素对安徽省生态承载力影响力的变化.结果表明:(1)基于"省公顷"进行修正后的模型参数与其他尺度显著不同,差异明显;(2)全省生态承载力总体呈上升趋势,全省人均生态承载力呈现显著下降趋势.各市生态承载力自身波动变化趋势显著,与其他城市存在差距;各市的人均生态承载力两极分化现象突出,升降趋势与整体层面不同;(3)各市生态承载力存在一定退化现象,皖北地区状况较皖南地区优势突出,"南低北高"的空间格局特征鲜明;(4)影响因素中环境治理能力、经济发展方式、社会发展水平等影响因素作用在增强,人口压力状况作用削弱,双因子交互作用的影响力要大于单因子作用.需要持续关注生态承载力的演化特征,合理优化生态承载力区,保证社会经济发展与其资源本底供给相适应.     

基于RBF核ε-SVR的导水裂隙带高度预测模型研究

为了构建更多样本条件下的高精度导水裂隙带高度预测模型,利用灰色关联理论筛选出关联度较高的煤层采厚、顶板岩层强度及其组合特征、采深、工作面斜长、开采分层数及倾角等因素作为输入变量;应用支持向量机回归模型理论,建立了不同模型类型与不同核函数组合的4种支持向量回归模型;采用PSO算法对模型参数进行优化,并对4组模型预测结果进行分析比较.结果表明,基于RBF核ε-SVR预测模型在预测精度、拟合效果与训练效率等方面优于其他3组模型.通过对PSO算法优化的RBF核ε-SVR模型与传统经验公式的预测效果进行综合比较和讨论,可得支持向量回归模型在现代化开采条件下预测准确率更高,可为矿井安全开采与资源综合开发提供依据.