基于T-P模型的高低温环境型煤对甲烷吸附性能预测

为预测深部或浅部煤层不同温度和不同压力条件下的吸附等温线,选用型煤以高低温试验装置为依托,测试了温度为293.15,273.15,253.15 K的吸附等温线。基于T-P模型,利用等温吸附曲线对公式中的参数进行了合理的求解,探讨了一种简单的煤对瓦斯吸附等温线预测方法。研究表明:同一吸附平衡压力下,温度越低,煤的瓦斯吸附量越大;ε－ω吸附特征曲线与温度无关,呈现对数的形式;参数m和拟合度R2满足抛物线的关系,存在拟合效果最好时的参数m值。采用T-P模型预测得到的吸附等温线与实测的吸附等温线无论是趋势还是定量结果均十分吻合,其相对误差不超过5%。     

易自燃厚煤层工作面自然发火CO预测及防治

为了有效预防遗煤自燃,深入研究自然发火初期的CO预测技术。基于回风隅角CO源的理论模型,以Gambit建立相似二维采场模型,数值模拟了采空区自燃“三带”范围,并采用现场束管监测手段对结果进行了验证。利用程序升温实验获得了不同温度段回风隅角CO的极限指标,并与现场实测值对比分析,进而预判采空区遗煤发火程度,为制定有针对性的防治措施提供理论指导。研究结果表明:CO作为低温氧化阶段预测指标对预防遗煤自燃具有重要作用。     

基于混合改变惯性因子PSO-BP的短期电力负荷预测

针对短期电力负荷预测的精度和网络的收敛问题,通过分析BP、PSO固有缺点,采用周期改变惯性因子(PCW )和动态改变惯性因子(DCW)的双策略,同时对传统的流程增加了额外BP局部寻优,编制了基于MATLAB的混合改变惯性因子PSO-BP神经网络算法(PDPSO-BP),并对广东某城市短期负荷进行预测。结果表明,PDPSO-BP有效地改善了BP的泛化能力,PSO的搜索能力,整体加快了网络的收敛速度,提高了预测的精度,保持误差在3%以下,具有良好的预测效果,满足负荷预测的要求。     

基于高标准粮田建设的鹤壁市耕地预测分析CSSCI

鹤壁市作为河南省高标准粮田示范区,肩负着保证粮食安全与实现农业现代化的重担。运用IDRISI软件的CA-Markov方法,通过对2003年、2013年土地利用动态变化的处理,得到鹤壁市2023年的土地利用模拟预测图。结果表明:"十三五"期间鹤壁市耕地数量小幅下降,但仍具有面积优势,平均减少动态度仅0.93%;耕地重心30年间均在浚县内,未来浚县将成为高标准粮田建设的核心区域;到2023年,耕地在内部挖潜与占补平衡的作用下日益集中连片,且灌溉水平提高,注重绿色化发展,高标准粮田建设水平提升;未来耕地质量退化减少,占补质量趋于均衡,有利于高标准粮田区的可持续发展。     

安徽省经济发展与生态环境耦合协调评价与趋势预测

本文遵循客观、科学、综合原则,运用熵值赋权法,对经济与生态环境系统进行了评价;采用动态耦合模型及剪刀差分析方法对经济发展与生态环境系统耦合协调状况进行了考察;借助Excel 2003软件,通过作散点图,比较拟合优度分析方法,对两者的协调前景进行了预测。结果表明:①经济发展与生态环境系统综合指数分别由2005年的0.2934、0.4198跃升至2015年的0.6236、0.4198,经济发展系统升幅明显高于生态环境系统。②2005—2015年,经济发展与生态环境系统动态耦合度均值为-6.95°,整体处于由低级协调向协调演进状态,而两者间演化速度夹角由2005年的18.56°扩展至2015年的82.4°。③若按既有惯性发展模式,2020年经济发展与生态环境系统耦合度将达155.74°,预期处于极限发展状态。基于研究结果,本文提出了相应的应对策略,可为新常态下安徽省制定经济与生态文明融动发展政策提供决策参考。     

基于循环神经网络的洞庭湖水位预测研究

洞庭湖流域分布了3个重要的自然保护区,是我国大型淡水湖泊湿地系统之一,生态资源丰富.水位是维持其生态系统结构、功能和完整性的基础.为预测长江和流域"四水"来水组合影响下的洞庭湖水位变化,该文采用两种循环神经网络方法——长短期记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU),构建了洞庭湖水位变化的预测模型.LSTM和GRU的优势在于能够学习网络的输入和输出之间的长期依赖关系,这对于模拟受上游来水影响的水位累积变化至关重要.模型以湘江、资水、沅江、澧水入湖流量和长江干流宜昌站前期流量作为输入条件,预测洞庭湖不同湖区的水位变化过程.利用1980～2002年水位流量时间序列数据对模型进行测试,2003～2014年数据进行验证,并对两种模型的预测结果进行了比较.结果表明:(1)循环神经网络LSTM和GRU方法均可合理预测洞庭湖水位的变化过程,NSE和R2均为0.91～0.95,各站水位预测的RMSE值为0.41～0.86 m,NSE和R2均为0.91～0.95;(2)LSTM的预测精度稍高于GRU,但GRU计算更高效,是LSTM一个很好的替代方案;(3)模型能够较准确的模拟一次洪水事件,洪水位的预测值与真实值的最大相对误差低于5％;且模型具有较好的多步长时间序列预测能力,有在水文模型应用方面的潜力.     

大气环境质量预测模型研究

为适应青岛和贵阳地区地形和大气流场复杂的特点,吸收高斯烟云模式和烟团模式的优点,建立高斯轨迹烟云模式,模式同时考虑静风条件下的扩散。应用青岛和贵阳的实测数据对模式的性能进行检验,结果证明,该模式可适用于地形和流场复杂的地区。该模式是环境决策支持系统的一部分。      

投影寻踪回归技术在环境污染预测中的应用

环境污染预测中常用的统计预测法基于“假定—模拟—预测”这样一种证实性数据分析思维模式,难以适应非线性、非正态分布数据分析。投影寻踪技术采用“审视数据—模拟—预测”这样一条探索性数据分析新途径,可以用来解决一定程度上的非线性、非正态的问题。应用投影寻踪回归新技术,建立了大气污染物SO₂浓度分类预测模型,其预测建模样本的拟合合格率为84.7％,预留预测检验样本预测合格率75％。     

汽车排放污染物浓度的预测

为了预测汽车排放污染物的浓度,应用简化的高斯烟团模式得到静风条件下的线源扩散预测模式。并结合高斯烟流扩散模式,建立了预测汽车污染物在任意风向下和年平均浓度的预测模式,考虑车道上存在车辆行驶的强烈机械扰动湍流和把繁忙的公路视为线源两个因素,提出了计算初始扩散参数的方法。然后,运用Turner和Pasquill扩散参数,建立了线源扩散参数的确定方法。该模式应用于预测高速公路沿途汽车污染物的浓度表明,计算值与监测值吻合较好,可用于我国公路环境影响的评价。     

对几种大气环境预测方法的评估

本文根据石家庄市的常规气象资料和混合层高度,用不同的计算模式和计算方法对本市特征污染因子SO_4的长期平均浓度进行计算,把计算结果与实测浓度比较并进行误差分析,对每种计算方法进行评价,最后讨论了各种计算方法的特点及在城市大气环境预测中的实用性.