基于SKPCA与NEAT算法的煤与瓦斯突出危险性预测

针对煤与瓦斯突出预测精度不足的问题,为了减少突出灾害的危害,提出了基于稀疏核主成分分析法(SKPCA)与增强拓扑神经进化算法(NEAT)的煤与瓦斯突出危险性预测方法.通过核主成分分析法对突出非线性数据进行降维,然后对主成分数据进行稀疏化,减少原始数据中不重要元素对降维后主成分的影响.搭建增强拓扑神经进化网络(NEAT)预测模型,采用进化算法同时优化神经网络的权值和拓扑结构,得到最佳神经网络预测模型.将处理后的主成分数据输入模型预测突出危险指数,结果表明,该方法危险等级预测准确度达到98％,SKPCA-NEAT模型在煤与瓦斯突出预测上相比PCA和BP神经网络具有优势.     

基于主成分投影法的长江上游水源涵养区生态安全评价

本文基于压力--状态--响应概念模型,构建了水源涵养区生态安全评价指标体系.利用主成分投影法评价区域生态安全状况,并通过长江上游52个县的实证分析,得出大部分县的生态安全状态堪忧,只有少数县处于安全状态.主成分投影法能较好地反映区城生态安全状况,并根据当地实际情况提出了建议及措施,具有一定的推广和实用价值.     

京杭大运河淮安段水质的多元统计分析

以京杭大运河淮安段4个水质监测断面2007年的水质监测数据为样本,用主成分分析的方法,找出影响京杭大运河淮安段水质的主成分,计算各样本的主成分得分,用聚类分析的方法将样本水质分类,根据水质综合评分公式,计算各监测断面各月份水质综合评分,结合分类结果及水质综合评分对各样本水质评价结果为：监测断面黄码大桥的水质最差;另3个监测断面1、3月份的水质最好;而监测断面板闸的水质又好于监测断面五叉河口及大运河桥的水质。     

安徽省粮食生产的主成分分析及其趋势预测

采用安徽省1978～2010年的相关社会经济统计资料为基础数据,在对33 a来粮食动态变化的定量定性分析基础上,利用主成分分析方法探讨了区域粮食生产的影响因子。然后根据安徽33 a粮食总产量的历史数据,建立GM(1,1)预测模型,对安徽省未来20 a（2011～2030年）的粮食产量进行中长期的模拟预测,以期为相关部门粮食生产决策提供科学依据。研究表明：(1)1978～2010年,安徽省粮食生产在波动中增长,粮食总产量和人均粮食产量曲线的动态变化基本吻合。（2）影响粮食生产的3个主要成分分别是社会经济发展水平、农业生产成本和粮食作物播种面积。（3）粮食生产在2011～2030年将保持平稳增长的良性发展态势,2030年粮食预测产量达到4 119万t,比2010年增长了1 039万t,年均增长15%。〖HJ1〗〖HJ〗     

探析模糊控制无线节点网路技术在石油化工安全中的应用

在石油化工领域,为了有效预防和控制易燃易爆有毒气体的泄漏燃烧爆炸,利用计算机技术和电信通讯网络,处理信息和传输信息,以监测探头、无线接收发模块、监控主计算机三部分构建一套安全预警监控系统。在化工厂或危险源区域的危险点,设置多处监测节点,接受信息传输到无线接收发模块,进行模糊化计算、推理,判断后输出结果到监控主计算机,监控主计算机向安全管理人员、现场工作人员等发出报警信息。     

基于主成分分析模型的核设施放射性废物管理评价研究

针对核设施放射性废物管理问题,采用主成分分析方法直观定量地研究了大亚湾、岭澳、田湾、秦山等各核电厂单位装机容量（MW）三废年度实际排放值或产生量,揭示了核设施放射性废物管理评价指标数据间的相关性和差异性,识别出了核设施放射性废物管理评价指标数据的主要成分;分析结果基本上反映了各核电厂放射性废物管理状况,主成分分析得分以秦山核电站第一期核电厂最高,其他依次为田湾核电厂、秦山核电站第二期核电厂、岭澳核电厂、大亚湾核电厂,秦山核电站第三期核电厂最低,即秦山核电站第三期核电厂在核设施放射性废物管理最优,大亚湾核电厂次之。辅助核设施放射性废物管理作出快速分析与决策,以提高检测能力和监管能力,具有很好地应用价值。     

中国环境污染与经济增长关系的实证分析

运用主成分分析法、格兰杰因果分析法、基于VAR模型的广义脉冲响应函数法与方差分解法对我国1989-2009年期间环境污染与经济增长的动态关系进行了研究.结果表明,经济增长是导致我国环境污染的重要原因,发展经济带来的环境恶化具有滞后性;经济增长的代价是环境污染,且这种交换是一种长期模式.然而,环境污染带来的经济增长却是短暂的,其动力很快将会消失殆尽,并长期反作用于经济增长,制约经济的长期发展.     

鄱阳湖流域水化学主离子特征及其来源分析

系统采集了鄱阳湖流域湖水、河水,分析测定各单元水体主离子组成.结果表明,鄱阳湖流域枯水期主离子浓度大于丰水期主离子浓度,TDS集中在60—100 mg.L-1,属于弱矿化度水;总硬度浓度40—60 m.gL-1,属于软水;其中Ca2＋和SO24-是占绝对优势的离子,分别占阳离子和阴离子总量的45.0%和47.5%.湖区...     

堆肥过程中有机质和微生物群落的动态变化

利用3个容积约为50 L的平行生物反应装置研究堆肥过程中温度、湿度（水分含量）、pH值和有机质的动态变化情况。按照Van Soest方法根据有机质不同的溶解特性将其分为：溶于沸水的有机质H2O、溶于中性试剂的有机质SOLU、半纤维素（HEMI）、纤维素（CELL）和木质素（LIGN）。结果表明：反应装置内环境湿度调控在60%左右时,堆肥系统内借助生化反应,温度最高可达到约50℃。堆肥材料在反应初期呈现偏酸性（pH=6.5）,而随着反应的发生,pH逐渐变为中性或弱碱性（pH=7.4）。经过20 d的堆肥实验,有机质总量降解了约47%。在微生物作用下的各类有机质的降解率不同,按大小排序为H2O〉HEMI〉CELL〉SOLU〉LIGN,其降解率分别是85%、56%、36%、32%和27%。为了深入理解堆肥过程中有机质的降解机制,文章采用磷脂脂肪酸（PLFAs）技术对体系中的微生物群落变化进行了初步分析,发现微生物优势群落随反应温度的改变发生明显变化,在堆肥初期和堆肥中期,细菌占优势,而堆肥末期时真菌比例较高。在堆肥的过程中,革兰氏阴性菌的比例呈下降趋势,而革兰氏阳性菌的比例呈上升趋势。     

基于原位PXRF数据的土壤锰、锌污染分布协同克里金插值与高分地图绘制

高分辨率土壤重金属污染绘图(HRMMs)有助于准确识别需要进行风险管控或修复的区域.传统HRMMs基于网格模式土壤采样,开展化学分析并采用地质统计插值方法绘制污染分布地图,成本高、速度慢,且不适合高度异质性污染场地.该研究提出了一种通过多元非线性回归改善便携式X射线荧光分析(PXRF)数据,采用改进的PXRF数据进行协同克里金插值,以及HRMMs地图绘制和重金属污染分布预测的新方法.为了支持模型的建立和验证,选择我国西北某锰、锌污染场地开展研究.结果表明：(1)引入PXRF数据作为协同克里金插值的辅助变量能有效提高插值精度,而校正的PXRF数据可进一步提高空间刻画精度.重金属Mn和Zn的校正PXRF协同克里金插值较原始PXRF协同克里金插值的平均误差分别降低了4.5%和78.2%.(2)主变量点位密度的变化会改变校正后PXRF协同克里金插值的精度.以Zn为例,当主变量点位密度大于4个/(104 m²)时,校正后的PXRF协同克里金插值的精度显著降低.(3)增加辅助变量点位密度可显著提高协同克里金插值精度.当辅助变量点位密度增至7个/(104 m²