双样图在质量控制考核中的应用

双样图可应用于实验室分析质量考核中，除了判断测定数据的质量外，也可以利用双样图来分析不同实验室或同一实验室不同分析人员测定数据误差大小及主要来源。应用双样图具有速度快、方便、效果好的特点，避免了实验室工作质量控制考核中，仅凭双样的保证值判断数据合格与否的单一性和不完全性。     

基于属性约简的绝缘节破损预测

准确的绝缘节破损预测能够保证铁路运输安全和经济效益。支持向量机算法能够处理轨道电路测试数据,对其进行分类,预测可能存在隐患的绝缘节,但支持向量机预测模型的原始样本多有冗余,基于此,提出了一种基于粗糙集和支持向量机的绝缘节破损预测模型。通过改进主分量启发式属性约简算法,降低样本维数,同时选用模拟退火算法完成SVM自动参数选优。实例分析和仿真结果表明,与单一支持向量机算法相比,属性约简后的粗糙集-支持向量机算法提高了分类器的分类性能,与采用网格搜索技术的SVM预测方法相比,模拟退火算法有效提高了SVM的预测精度。     

支持向量机对多环芳烃毒性的定量构效预测

为了实现多环芳烃(PAHs)毒性的有效预测,提出应用定量构效技术对多环芳烃的空气-正辛醇分配系数(KOA)和致癌性进行预测。应用分子描述符和试验值确立构效关系,采用支持向量机算法(SVM)和人工神经网络算法(ANN)分别建立了PAHs的KOA回归预测模型和致癌性分类预测模型。利用网格划分(GS)、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)对SVM进行参数寻优。应用均方误差(MSE)、拟合决定系数R2和分类准确率(Accuracy)分别对模型进行了验证与评价。结果表明,最佳回归预测模型GS-SVR的MSE为0.059 7,R2为0.913 0;最佳分类预测模型GA-SVC的Accuracy为95%。研究表明:应用SVM所建两种模型的稳定性和预测能力都优于应用ANN建立的模型;参数优化后模型的稳定性和预测能力得到了提高。     

连续刚构桥地震响应灰色关联参数敏感性分析∗

为进一步研究连续刚构桥的地震响应规律,以某连续刚构桥为例,建立了不同工况下连续刚构桥数值计算模型,充分考虑负相关因素,采用基准值误差与改进的灰色 T 型关联分析方法,以地震作用下某连续刚构桥墩顶顺桥向弯矩、墩底横桥向弯矩、墩底顺桥向弯矩和跨中横桥向弯矩为评价指标,进行了地震作用下连续刚构桥灰色关联参数敏感性分析。分析结果表明：高墩墩顶顺桥向弯矩对梁底曲线幂次的变化更敏感,矮墩墩顶顺桥向弯矩对根部梁高高跨比的变化更敏感,而墩底顺桥向弯矩则对墩高比的变化更敏感;高墩墩底横桥向弯矩对跨中梁高高跨比的变化更为敏感,矮墩墩底横桥向弯矩则对根部梁高高跨比相对更敏感;主梁跨中横桥向弯矩则对跨中梁高高跨比的变化更为敏感。该敏感性分析方法,可为连续刚构桥抗震设计及防灾减灾提供一定参考。     

厂界恶臭监测过程中的问题探讨

主要针对工业企业厂界恶臭监测过程中的常见问题,提出有关问题的改进方法和建议.     

国际海运危险货物规则的修正及强制执行对中国影响的分析

文中介绍了国际海运危险货物规则的发展及修正情况,并分析了强制执行对中国的影响.     

HpGe γ谱仪本底变化对环境样品放射性测量结果的影响

在环境样品测量过程中,本底涨落对天然核素测量结果的影响应根据其在谱仪中计数率的高低具体分析.用γ谱仪测量介质中天然放射性核素的活度浓度时,必然要进行本底谱的扣除,由此会带来一定的误差.对一台N型HpGe γ谱仪在8年间的23个本底谱进行了研究,并分析了本底涨落对测量结果的影响.研究发现,被测介质中天然放射性核素的活度浓度越低,本底涨落越大,由扣除本底引入的误差就越大.     

环渤海区域社会-经济-环境关系的PCA-VAR分析

在实现环渤海区域的可持续发展进程中,社会进步、经济发展和生态环境保护之间关系的研究越来越重要.本文提出了主成分分析-向量自回归(PCA-VAR)耦合分析方法,以环渤海区域为实例,运用PCA-VAR方法分析了2001-2010年期间环渤海区域社会、经济和环境子系统之间变化的定性和定量关系,并运用所建立的VAR模型对2011-2015年该区域的发展状况进行模拟.结果表明:所得的脉冲响应图可以形象地解释2001-2010年环渤海区域社会进步、经济增长和环境变化两两之间的互动关系和动态作用;方差分解结果揭示了研究时段内该区域社会子系统变化的0～2.17％可由环境子系统的变化解释,0～31.47％可由经济子系统的变化解释,其余由自身解释,以及经济和环境子系统变化的定量分解;2011-2015年该区域发展状况模拟结果显示若仍延续当前的发展模式,环渤海区域社会和经济的发展与环境的矛盾将会愈演愈烈,可持续发展将面临更严峻的挑战.该研究结果对环渤海区域的可持续发展研究具有重要意义.     

基于关联向量机回归的水质预测模型

提出了一种基于关联向量机回归的水质时间序列预测模型,并以该模型对氢离子浓度指数(p H值)、溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(CODMn)和氨氮(NH3-N)4种重要水质指标进行预测.首先采用国家环保部发布的四川攀枝花龙洞水质自动监测数据进行实验,对该模型的有效性进行了验证;然后将关联向量机回归预测模型与支持向量机回归预测模型进行比较.为了比较不同核函数的预测效果,实验中预测模型的核函数分别采用了线性函数和高斯函数.实验结果表明,关联向量机回归模型的预测效果不亚于支持向量机回归模型;且在给出预测值时,还能同时给出预测结果的可信程度.