基于ARIMA-LOESS模型的危化品道路运输事故起数预测

文章针对危化品道路运输事故预测问题,运用差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrat-ed Moving Average,ARIMA)与局部加权回归模型(Locally Estimated Scatterplot Smoothing,LOESS)的组合模型,对我国危化品道路运输事故发生起数进行...     

立体抽采条件下高瓦斯采空区煤自燃危险性预测

为准确预测高瓦斯采空区煤自燃的状况,通过分析发现高抽巷是监测采空区遗煤自然发火的最有效地点。推算出采空区气体在高抽巷中所占的体积分数,进而确定采空区遗煤不同的燃烧阶段所对应的CO体积分数和CO指数。结果表明:当高抽巷中的CO体积分数Chdr CO<30×10-6或CO指数ICO<0.5%时,采空区的遗煤处于低温氧化阶段;当高抽巷中的CO体积分数Chdr CO≥30×10-6或CO指数ICO≥0.5%时,采空区遗煤进入自然发火危险阶段,此时必须采取措施控制采空区自燃氧化的进一步发展。对80501工作面的采空区煤自燃成功地进行预测预报,实现了安全生产。     

基于空间拟合和神经网络的机场噪声预测集成模型

将集成学习方法引入到机场噪声预测中,提出一种基于空间拟合和神经网络的机场噪声预测集成模型.该模型采用空间拟合算法和BP神经网络算法构建基学习器,然后通过所提出的基于观察学习的异构集成算法将基学习器集成起来,获得集成的机场噪声预测结果.该模型通过集成多个异构机场噪声预测基学习器,能够有效提升预测准确率.实验结果表明,本文所提出的基于观察学习的异构集成算法,较之其他异构集成算法,在解决机场噪声预测问题上准确性更高、容错性更强.     

机器学习在材料服役性能预测中的应用

针对材料服役性能预测存在误差大、计算复杂、适用性差等问题,提出了基于数据挖掘的机器学习预测方法。首先阐述了机器学习的应用流程,并总结了常用模型原理及其在材料性能预测中的应用。然后采用多种机器学习模型对RPV钢的辐照性能进行预测,并通过Stacking集成方法提高了模型的预测精度。结果表明,机器学习可用于材料服役性能预测,具有较高的预测精度和可靠性。根据材料服役数据的不同特征选择合适的学习模型,同时进行模型融合和参数优化,可有效提高模型的预测精度及运算速度。     

基于3种时间序列模型的九龙江河流库区藻华预测

湖库富营养化和有害藻华是全球性生态环境问题,藻华预测与早期预警是保障湖库水源地供水安全的关键技术.如何基于高频水生态在线监测数据进行藻华的实时动态预测成为水生态管理领域的重大需求.本研究以福建省九龙江江东库区(水源地)为例,利用3年连续观测的逐时平均总叶绿素a浓度数据,对比研究了SARIMA、Prophet和LSTM(长短期记忆神经网络)3种时间序列模型在藻华(日平均叶绿素a大于15μg·L^-1)预测方面的效果.结果表明：(1)时间序列模型要求参数少,灵活性强,能清晰反映水质特征和未来变化趋势,可弥补传统藻类监测预警方法的局限性;(2)基于深度学习框架的LSTM模型,具有独特的迭代优化算法,对藻类非线性变化特征的识别和预测能力较强,其总叶绿素a逐日预测和7日预测效果均显著优于SARIMA模型和Prophet模型;(3)输入数据长度会在一定程度上影响模型预测效果,最优的输入数据时间长度为7 d;输入数据频率对预测效果也有影响,在预测非藻华日时,小时数据的预测效果优于日频率数据;在预测藻华日时,两种频率数据无显著差异,但日频率数据能更准确识别藻华日特征.总结起来,基于...     

城市生态安全研究进展

当前城市化发展使得人口大量涌入城市,各种城市生态安全问题显现。城市生态安全是城市居民生产、生活的重要保障,对推动绿色发展、促进人与自然和谐共生具有重要意义。梳理了城市生态安全的相关概念,从城市生态安全评价、影响因素分析、城市生态安全预测与预警以及基于生态安全的城市格局构建与空间规划4个方面介绍了目前城市生态安全研究的主要成果与不足。在此基础上,指出了未来需要重点开展的研究,包括：1）探索建立城市生态安全评价标准体系,以实现城市生态安全的规范化评价,并服务于管理实践;2）加强从更大尺度上开展城市生态安全研究,如从城市群或城乡统筹的角度进行研究;3）加强以人为本的城市生态服务安全研究,重视生态系统服务在生态安全领域的应用。     

潮白河流域1980—2013年平均水平衡特征研究

论文采用潮河、白河流域1980—2013年间气象、水文资料,基于水热耦合模型方法,分析了潮河、白河流域水循环要素相应于不同土地覆被类型结构变化和水平衡的特征。通过对未来10 a流域下垫面状况的预估,预测了未来变化环境条件下流域径流量的变化情况。研究对预测潮白河流域水资源变化特征、确保密云水库水资源安全具有重要意义。研究结果显示:该模型在潮、白河流域适用;在现有下垫面资料的基础上,利用林地面积和草地流域下垫面参数相结合的方法,对潮河流域和白河流域未来下垫面的变化分别做出了11种预测情景,并在11种情景的基础上预测两流域的未来10 a径流变化,结果显示潮河流域的径流深在26.47~53.55mm范围内波动,而白河流域的径流深在17.57~41.53 mm范围内变动。研究的创新点为,在对未来下垫面状况预测的基础上,利用水热耦合模型预测流域未来的可能径流状况。     

机械装备故障预测系统分析

针对机械装备复杂多变的服役状态,分析了机械装备的故障预测系统,了机械装备故障预测系统的研制目的,系统特性,提出了系统的设计原则,建立了系统的总体功能结构及系统的预测模型,并探讨了故障预测系统的评价指标。     

稀释度参数法在恶臭环境影响评价预测中的初探

创建一种可直接依据“臭气浓度”源强、较易预测操作的“稀释度参数法”,对目前在恶臭环境影响评价预测中普遍采用的“臭气强度法”及“类比法”进行补充。以具体案例对“稀释度参数法”预测结果与现状监测结果进行对比,经对比分析,“稀释度参数法”可客观反映现实情况。