采用门限自回归模型预测环境空气质量

应用汤家豪博士提出的门限自回归模型，以上海市环境空气质量时间序列监测数据和相应的气象数据，建立门限自回归大气污染预测模型，对上海市环境空气质量进行预测预报。结果表明：门限自回归模型计算较为简便且便于计算机自动建模。显著性检验表明门限自回归预报方程高度显著，在实际应用中，采用最新的数据建模和采用分站建立模型的方法可以使预测精度进一步提高。     

基于DMSP/OLS数据的中国碳排放时空模拟与分异格局

精准模拟和精细尺度获取碳排放的时空动态信息，对于合理制定差别化的区域碳减排政策具有重要意义.利用DMSP/OLS夜间灯光数据在完成年内和跨年数据的校正、像元去饱和、异常值剔除的基础上，提取了城市建成区范围，并以中国大陆为研究对象，根据夜间灯光数据和碳排放统计数据之间的定量关联，构建面板数据模型模拟了2000~2013年中国的碳排放量；采用Theil-Sen Median趋势分析方法与Mann-Kendall检验，探讨了14年间中国碳排放量的时空变化趋势及空间分布特征.结果表明：系统校正后的DMSP/OLS夜间灯光影像构建面板模型模拟的碳排放量拟合精度较高，2002，2007和2012年多尺度回归检验的决定系数R²值分别为0.893，0.955和0.951.2000~2013年中国碳排放时空演化差异显著，稳慢增长型和迅猛增长型分别占碳排放区域总面积的77.6%和19.4%，稳慢增长型面域宽广，迅猛增长型主要位于都市区及都市连绵区.受城市规模及城市化发育程度的影响，迅猛增长型空间结构呈"空心型"与"中心型"空间指向性分异.研究提出，促进经济增长方式和发展模式的实质性转变、因地制宜差别化的减排措施与省区联动策略的实施是"精准减排"目标实现的重要途径.     

黄土湿陷过程下埋地油气管道力学行为有限元模拟北大核心CSCD

针对黄土遇水后湿陷产生陷穴并引起埋地管道悬空这一过程中管道的力学行为,以基于弹塑性地基的黄土湿陷区悬空管道力学模型为基础,从湿陷原因和机理出发,建立三维有限元实体模型,模拟了土体湿陷过程和沉降变形,模拟计算结果与理论值和实测值进行了比对验证;进一步的计算和回归分析得到了管道最大位移、最大von Mises应力与地表土体湿陷沉降量的变化规律,同时也得到了最终湿陷情况下管道的von Mises应力分布和湿陷区范围的影响。结果表明:土体湿陷沉降是管道和土体共同作用的结果,湿陷前期管道与土体一起运动,位移和应力增加较快,而管道下方土体脱离管道产生陷穴后则增长较慢;管道最大位移和土体湿陷沉降量间呈对数函数关系,而管道最大von Mises应力和土体湿陷量呈指数函数关系;湿陷区管段向下弯曲变形会在3个位置形成应力集中区,湿陷区范围增大会引起管道应力和变形的明显增加,且3个区域的最值分布有所不同。     

基于遗传算法的复合分位数回归在沉降数据处理中的应用

针对传统最小二乘法估算模型参数精度不高的问题,采用了复合分位数回归参数估计法,并用遗传算法完成相关计算,建立了三次多项式的沉降数据预测模型。实证分析表明复合分位数具有很强的稳健性和参数估计的稳定性,所得模型预测能力强、精确度高。     

基于ARIMA与LS-SVM组合模型的飞行事故征候预测

应用差分自回归移动平均模型(ARIMA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的组合模型,对某航空公司的月度事故征候万时率进行了预测分析。对2008—2016年某航空公司的事故征候、飞行小时、航空器数量等历史数据建立ARIMA模型,应用SPSS软件进行模型拟合,获得事故征候万时率的线性部分;随后利用LS-SVM分析ARIMA模型的残差,获取非线性部分,最终通过二者之和获得ARIMA+LSSVM组合模型。对2017年1—3月的月度事故征候万时率进行了预测,并用实际数据验证。结果表明:ARIMA(1,1,1)(1,1,1)12模型较好地拟合了事故征候万时率的历史序列,LS-SVM模型对残差的拟合获得了较好的精度;组合模型的短期(3个月)预测值与航空公司事故征候万时率的趋势完全一致,且预测精确度可接受。     

煤尘润湿接触角的BP神经网络估算方法研究

通过采集和测定35个矿区煤样品的化学组成、结构参数和润湿接触角,构建了以13个影响因子为输入参数和以接触角为输出目标的3层BP人工神经网络,并利用该模型估算煤尘润湿接触角。结果表明,隐含层节点数为19时,接触角估算值与实测值的决定系数R2=0.957,平均相对误差为4.59%,表明基于BP神经网络建立的煤尘润湿接触角估算模型具有很高的精度。     

Elman神经网络在矿井突水水源判别中的应用

矿井突水是矿建与生产过程中最具威胁的自然灾害之一,准确判别突水水源是防治水害的关键。选取6种离子的质量浓度作为突水水源的判别因素,将河南省焦作矿区不同水层的39组水化数据以2种样本设计方案进行Elman神经网络模型的构建与检验。以不同的35组水源样品作为训练样本,运用Matlab软件进行Elman神经网络训练,将所建立的判别模型应用于(相应的)4组待测样本的判别,并与DDA、FDA、Bayes三种判别方法的判别结果进行分析比较。2种方案应用结果表明:将具有非线性动态特征的Elman神经网络应用于突水水源判别,在结合相应的水文地质条件前提下,可以准确判断突水来源;矿井多年的开采促使地下各水层水质呈动态变化,Elman神经网络判别模型能够反映这种变化特性,对探寻地下水运移与演化具有一定的应用价值。     

航空装备典型舱室结构环境数据预测方法研究

为进行航空装备典型舱室环境谱编制,需依据机场环境数据得到典型舱室环境数据。为此,本文通过实测航空装备典型舱室温、湿度环境数据与机场温、湿度环境数据,在对所测数据进行正态性与独立性检验的前提下,开展典型舱室温、湿度环境数据回归预测模型建模研究。研究发现,航空装备典型舱室温、湿度环境数据与机场温、湿度环境数据存在较好的相关性,建立的温、湿度回归预测模型健康,可用于后续典型舱室局部环境谱编制分析。     

降水量与城市大气环境关系——以113个环保重点城市为例

为研究降水量与大气污染物之间的关系,依据2017年全国113个环保重点城市大气质量数据,得出城市聚类空间分布规律及两者之间线性拟合方程。基于南北降水量分布特性与城市空气污染指数,采用模糊聚类法对具有不同亲疏程度的城市进行类别划分,运用Spearman相关性与拟合方程对大气污染特征值与降水量进行分析。结果表明：随着聚类种数增多,城市聚集在空间分布上由“环环相套”发展为“依流域分布”,降水量与大气污染物浓度呈现负向关联性,晋冀鲁豫陕省份污染最严重。采用Kolmogorov-Smirnov检验法,得出NO₂、O₃、PM_2.5总体分布符合正态分布,SO₂、PM₁₀、CO既不符合正态分布,也不符合均匀、指数分布,它们与降水量的相关系数为：-0.316、-0.238、-0.332、-0.617、-0.574、-0.695;线性拟合方程系数处于 [-0.031, -0.008] 之间,降水量与大气污染物浓度之间负相关性明显。研究结果有助于了解和认识降水量对城市大气环境变化的影响。