基于粗糙集的支持向量机地下水质量评价模型

以辽宁绥中县第四系松散岩类孔隙水的10组水质监测数据为基础,选取pH值、Cl^-、SO₄^2-、NH₄⁺、NO₂^-、NO₃^-、F^-、总硬度、总溶解固体等14项水质评价指标,采用粗糙集对指标进行约简,将基于属性依赖度和信息熵的启发式算法结合,获得属性约简集,应用支持向量机分别评价约简前后的地下水质量.结果表明,属性约简将14项水质指标精简为8项,水质评价结果与约简前保持一致,区域地下水普遍在III类以上,部分地区铁、"三氮"等超标,不适宜饮用.粗糙集和支持向量机的联合应用,在保证分类能力的前提下有效地减少冗余指标,降低运算维度,保证水质评价的合理性.     

广州市污染季节空气质量预报效果评估及误差分析

基于广州市2016年第四季度空气质量实测及预报数据,对广州市污染季节空气质量预报效果进行了评估,结果表明,2016年第四季度广州市空气质量级别预报准确率83.7%、AQI范围预报准确率67.4%、首要污染物预报准确率67.2%、综合考核评分87.4分、相关系数0.78,预报效果总体良好,预报准确率在优良级别时相对较高,而在轻度污染以上级别时相对较低。预报误差分析表明,气象预报精细化程度不足、模式预报不确定性等客观因素,预报员缺乏对污染过程物理化学机制的深入理解等主观因素共同导致了预报的误差。     

活性污泥胞外聚合物中蛋白质的探针分析方法

应用微相吸附-光谱修正技术(Microsurface adsorption-spectral correction,简称MSASC),利用刚果红(Congo Red,简称CR)探针测定了活性污泥胞外聚合物(Extracellular polymeric substances,简称EPS)中蛋白质(Protein)的含量,与常用的Folin酚法比较,结果一致,蛋白加标回收率为94.5%～107.1%,相对标准偏差(RSD)＜4.5%.对反应机理的分析和产物结合常数的计算结果表明,在pH 2.21时CR-Protein作用符合Langmuir单分子层吸附理论,产物的结合比79∶1,结合常数K=2.17×106,聚集形式为Protein·CR79,摩尔吸收系数ε664r=8.50×105L·mol-1·cm-1.     

基于支持向量机的职业病危害预警模型研究

职业病危害的防治近年来逐渐得到国家和企业的重视,但是相关的标准和防治方案还不够健全,职业病危害的防治工作还有很长的路要走,职业病危害的相关预警模型建立还处于探索研究阶段。采用支持向量机对职业病危害的相关因素进行预警模型的建立和分析,新模型弥补了现有预警模型的部分缺陷,在一定误差范围内能实现更小样本、更快速度的职业病危害预警。     

基于氢火焰离子化检测仪响应因子的设备泄漏排放核算

氢火焰离子化检测仪(FID)是检测设备泄漏挥发性有机物(VOCs)的主要仪器。通过变异系数分析了FID响应因子与FID型号、被测气体种类和被测气体浓度的关系,并进行了实例验证。分析结果表明,FID响应因子与各因素关联强度的排序为:被测气体种类FID型号被测气体浓度。响应因子应用实例的验证结果表明:对于芳烃重整装置145个接触甲苯、二甲苯两组分物料的泄漏设备,响应因子修正后的排放量计算值仅为修正前的18.68%;MTBE装置涉甲醇设备的甲醇排放量计算值修正后为修正前的3倍左右。在此基础上,就设备泄漏VOCs污染源,提出通过响应因子实现排放量精细化核算的建议。     

支持向量回归机在尾矿坝浸润线预测中的应用

本文提出一种基于支持向量回归机的浸润线高度预测方法,从大量尾矿库监测数据中选取有效样本,运用留一法对支持向量回归机参数进行优化选取,建立预测模型。结果表明：该方法能在小样本、高精度要求下对浸润线高度进行准确的预测。     

基于改进混合遗传-支持向量机的CMF产水预测研究

将模拟退火思想和加速遗传特性相结合,改进选择策略和遗传算子,建立加速遗传模拟退火算法（AGSA）;基于支持向量机（SVM）的非线性回归和改进混合遗传算法的因子筛选,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法,提出连续微滤系统（CMF）产水预测模型;通过实测中试规模连续微滤系统产水量变化对模型进行验证,结果表明：该模型较好...     

基于环境修正的中国农业全要素生产率度量

环境的外部性使包含环境影响的生产率度量一直是个难题,而此类研究对推动我国农业可持续发展具有重要意义.本文提出了一种度量和评估包含环境影响的农业生产率方法,在本研究中,环境的外部性通过定义一个包含市场产出和污染产出的总产出而纳入分析框架,用总产出代替传统TFP计算中的产出,包含环境影响的全要素生产率公式得以建立.利用基于单元的综合调查评价法计算了1990-2008年我国主要农业污染物排放数量,并在此基础上度量了基于环境修正的我国农业全要素生产率.研究表明在1990-2008年间我国经环境调整后的农业生产率增长呈现减小趋势,农业环境污染使农业生产率增长降低0.09%-0.6%,量呈现较大的时期变化;依据不同环境污染价值损失评估法,环境对农业全要素生产率的修正会带来或高或低的结果.为了更准确地度量环境对农业全要素生产率的影响,需要进一步探索环境污染价值评估方法,完善我国农业环境监测体系.     

基于RF-Kmeans-LIBSVM的乌鲁木齐市颗粒物浓度预测研究

为了准确预测空气中颗粒物的浓度变化情况,减少空气污染给居民的生产生活带来的危害,该研究提出一种基于 RF-Kmeans-LIBSVM 的大气颗粒物浓度预测模型。首先采用 RF 算法对影响 PM_2.5和 PM₁₀ 浓度的因子进行重要性评估,选择出影响最大的 2 个因子作为聚类属性,然后采用 Kmeans 算法对空气污染监测数据进行聚类,把 PM_2.5 和 PM₁₀序列划分为相似性较高的若干类,最后运用经聚类分析之后的训练样本建立 PM_2.5 和 PM₁₀浓度预测模型。以乌鲁木齐市监测点 2015 年 1 月 1 日～2020 年 12 月 31 日的 PM_2.5 和 PM₁₀ 浓度日均监测数据为例,使用改进方法和传统方法分别进行预测。结果表明：与传统支持向量机相比,改进后的模型的预测准确率明显提升,对于 PM_2.5,误差评价指标 MAE 和RMSE 分别下降 33.1% 和 26.5%;对于 ...     

基于机器学习的长沙市空气污染物浓度预报研究

基于2014～2019年长沙市6种空气污染物日均浓度的监测数据、同期的气象数据,利用随机森林重要性评估的方法对影响污染物浓度的预报因子进行筛选,构建了基于随机森林算法和支持向量机算法的2种机器学习预报模型对6种空气污染物浓度分别进行预报。结果表明：各污染物浓度预报结果的均方根误差随着AQI指数的增加而变大;经随机森林变量筛选优化之后2种模型对各种污染物浓度的预报准确率都有所提升,且预报准确率都随着预报时效的增大而降低。整体而言,支持向量机回归模型对长沙市空气污染预报具有更强的泛化能力,误差更小。