基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机的岩爆倾向性预测

为有效预测岩爆灾害发生烈度,提出一种基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机(H-PSO-SVM)岩爆倾向性预测模型。根据岩爆发生机制,在分析岩爆发生的主要影响因素的基础上确定出评判指标;综合考虑模糊层次分析法(FAHP)所得主观权重和熵权法所得客观权重,应用调和平均数概念,构建组合赋权准则;引入遗传算法交叉、变异操作改进传统粒子群(PSO)极值跟踪和粒子更新方法,建立H-PSO-SVM岩爆倾向性预测模型。利用国内外已有工程实例数据进行50次随机抽样试验,对比分析H-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型等预测结果。结果表明:H-PSO-SVM模型应用于岩爆工程实例预测具有可行性和适应性,模型预测的准确率高于其他模型,且预测结果更稳定。     

基于改进的非线性GM(1,1)模型的职业病预测研究

为了更准确地预测职业病,在传统GM(1,1)模型的基础上,提出改进的非线性GM(1,1)模型,在传统的GM(1,1)模型中引入弱化算子,将紧邻均值与原始数据之间的线性假设改为非线性假设,提高曲线的拟合度。以2005—2014年的全国职业病例数为研究对象,进行数据拟合和预测分析,其中以2014年职业病例数作为验证数据,并利用后验差比值和小误差概率2个参数,检验该改进模型的预测精度。由应用实例的分析结果可知:在职业病发病趋势的预测方面,改进的非线性GM(1,1)模型的预测精度提高到一级,曲线拟合度较高,预测得到2015年的职业病例数为34 900例。     

不同自燃倾向性煤的指标气体产生规律实验研究

为研究不同自燃倾向性煤的自燃指标气体变化规律,提高对煤早期自燃预测预报的准确度,采用程序升温实验系统,得到内蒙古褐煤、神东长焰煤、河南气煤及枣庄焦煤4种不同变质程度煤的氧化时间随温度的变化关系,以及指标气体浓度在煤氧化过程中的变化规律。结果表明:自燃倾向性最高的褐煤应以CO和乙烯作为煤自燃早期预报的首选指标气体;易自燃的长焰煤应采用乙烯和烯烷比为主、以CO为辅的煤自燃判定指标;自燃倾向性较低的气煤应以乙烯和烯烷比作为煤自燃预报指标;CO是自燃倾向性最低的焦煤的最佳自燃预报指标气体。     

基于布谷鸟搜索优化的光伏电站辐照强度预测

针对光伏电站日前小时短期辐照强度的预测准确性问题,且考虑到支持向量机的学习参数对预测模型的性能有较大影响,为进一步提高数据的预测精度,利用布谷鸟搜索算法对支持向量机的惩罚因子c和核参数g进行优化,提出了一种基于布谷鸟搜索算法和支持向量回归的组合预测方法。仿真结果表明:该方法大大提高了光伏辐照强度预测的准确性和精度,可行且高效,适用于光伏在线预测。     

新常态下中国能源需求预测预警研究CSSCI

考虑能源—经济—环境大系统的协调作用,构建中国能源需求预测预警的系统动力学模型,运用情景模拟方法模拟新常态下经济增速、产业结构、能源政策不同的三种情景,分别预测"十三五"期间中国能源需求量、需求结构、CO2排放量和能源预警指标。研究发现:新常态下,能源需求总量增速由高速增长变为中高速增长;当经济增速为6.5%时,加快产业结构转型,加大能源调控力度,到2020年时我国能源需求量达到50.78亿t标准煤,非化石能源需求比例为16.1%,CO2排放量将达到103亿t,能源自给率为82.7%,该指标处于预警区域。本研究为新常态下中国能源规划提供理论依据与决策支持。     

土地利用规划中建设用地预测方法比较

为探索提高建设用地预测精度和预测方法比较,该文运用多元线性回归模型、GM(1,1)模型和BP神经网络模型对晋城市建设用地进行预测,预测结果说明三种模型的平均相对误差和预测精度均存在一定差异。研究表明:建设用地预测中应结合数据本身的特点和数据收集的难易程度选择不同模型;多角度多方法进行预测比较,可得到预测精度较高的预测结果;对于建设用地预测方法比较,可以从模型本质特性、数据采用形式和数据获取难易程度等7个方面进行综合比较。该研究为科学选择建设用地预测方法、探索预测方法比较提供一种思路,为土地利用规划修编和土地资源可持续利用提供科学依据。     

电厂建设运行中的水土流失预测与水土保持设计

在燃煤电厂建设运行的同时,将引起一系列的水土流失问题.以四川国电金堂电厂二期扩建工程为例,简要说明项目区水土流失预测的内容和方法,并在其基础上对可能产生的水土流失和危害进行了分析,同时介绍了建设期和运行期采取的综合防治措施,为类似工程的水土保持提供借鉴.     

渠县近5年大气污染特征及预测分析

本文应用污染损害综合指数法,分析了四川省渠县近5年来的大气变化及其危害程度,并运用GM(1,1)模型对渠县未来8年的大气状况作预测。结果表明,渠县大气环境主要污染物为可吸入微粒,其浓度变化呈逐年下降趋势,从2008年开始TSP有明显下降,SO2与NO2含量较低并且比较稳定。通过GM(1,1)模型对渠县空气质量进行预测得知,SO2、NO2逐渐下降,TSP的浓度将大幅度下降,在未来的8年里渠县的空气环境质量得到大幅度的提高。     

天堂河河道治理工程水质改善预测分析

河道治理工程重在改善河道的水质,以恢复河流生态系统。本文以北京市大兴区天堂河河道治理工程为例,介绍了河道治理工程环境影响评价中的水质改善预测分析,首先分析生态需水量和供氧量是否满足河流生态需水要求,后又利用地面水环评助手软件预测了河流水质,预测分析了天堂河水质目标的可达性,旨在为以后的河道治理类工程环境影响评价提供参考。     

基于WebGIS和粒子系统的空气污染预测动态可视化展示技术

在完成国家"863"项目"重点城市群大气复合污染综合防治技术与集成示范"(3c-star)的过程中,我们研发了具有自主知识产权的"区域大气环境综合管理和辅助决策系统",其中创造性地利用NetCDF、Silverlight、WebGIS、粒子系统、多媒体等技术实现了空气污染预测动态可视化数据展示。本文阐述了工作的背景、技术要点及成果。