基于L-M神经网络的道路交通噪声预测研究

神经网络具有很强的预测功能.根据石家庄公路交通噪声的实测数据,利用L-M优化算法的多层神经网络预测模型进行道路交通噪声的预测,经检验,计算值与实测值接近,预测精度令人满意.     

北京核与辐射恐怖事件风险分析

采用风险分类-要素分析-风险排序的思路,对北京市核与辐射恐怖事件风险进行分析。根据国际上1998—2006年该类恐怖事件的实例,从事件所涉及的材料、场所角度将核与辐射恐怖事件分为6大类。结合北京市的实际情况进行涉核恐怖事件的要素分析,将北京市各类场所划分为4类敏感区并与5类涉核恐怖事件结合起来,得到北京市核与辐射恐怖事件风险构成图。通过风险分析,笔者认为北京市发生核与辐射恐怖事件风险最大的场所为核研究机构,最容易发生的核与辐射恐怖事件类型为涉及放射源的恐怖事件,结合分析结果对从阻止、探测、响应3个层次上提出了奥运核安保工作的反核恐工作建议。     

爆炸与地震作用对钢筋混凝土结构影响的比较

在总结爆炸荷载对钢筋混凝土结构作用特点的基础上,比较了爆炸荷载与地震作用对钢筋混凝土结构的影响。认为就建筑结构整体而言,两者的影响是有区别的,应当区别对待;但对具体结构构件来说,二者的要求接近一致。对于钢筋混凝土结构抵抗爆炸荷载作用的问题,可以在其满足抗震要求的基础上,加以优化,实现“多灾害设计”。     

防洪物资储备决策方法初探

根据防洪抢险物资储备属于一种信息不全型决策问题的特点,本文提出了一种用于确定每年防灾物资准备量概率排序决策模型,并以孙不河流泥石流灾害预报火灾决策为例进行说明。     

基于CFD的某330MW燃煤机组SCR脱硝系统混合器优化与验证

为探明混合器形式对于燃煤机组SCR脱硝系统性能的影响,运用数值三维模拟对330 MW燃煤机组SCR脱硝系统烟道中烟气流动速度、温度、氨浓度以及流动方向进行了模拟计算,并采用物理模型对数值模拟结果进行验证。对比研究了使用不同形式混合器上下游速度场、NH₃浓度场、压力损失及加工难度。结果表明：梯形板混合器加工简单、扰动范围大、压力损失大、对下游速度场影响大;扭叶片式混合器阻力小、对下游速度场几乎没有影响,但扰动范围小、安装角度要求高;六角星形混合器综合性能介于梯形板及扭叶片式混合器之间。六角星形混合器能够较好地实现NH₃与烟气混合,下游速度场均匀性及NH₃浓度均匀性满足设计要求。     

基于PSO-SVM算法的环境监测数据异常检测和缺失补全

针对环境监测数据异常和数据缺失问题,提出了基于支持向量机的粒子群优化数据异常检测和缺失补全算法。利用粒子群优化算法选取较优的支持向量机训练参数组合,以此建立非线性的支持向量机模型,并利用结果模型对测得的真实数据拟合预测。以宁夏回族自治区某污水处理厂的污染物测量数据作为实验数据,结果表明,利用该算法预测数据的准确率可达97.977%,检测异常数据准确度高,缺失数据补全正确。     

PSO和SVM混合算法确定太湖入湖河流水质主要影响因子

以影响太湖入湖河流水质的24个因子值为研究对象,将PSO算法与SVM算法相结合。PSO算法用于优化SVM算法的参数c和g,以利于快速、高效地确定c和g的全局最优值;SVM算法基于最优的c和g,分别以24,21,18,15,12,9和6个因子作为特征向量预测水质的污染程度。结果表明,当特征向量为9个影响因子时预测率最高。其参数c=18.56,g=1.35,对应的预测率为：全局预测率92.59%,重度污染水质预测率88.89%,轻度污染水质预测率94.45%。因此,通过PSO和SVM混合算法,可以确定影响太湖入湖河流水质的主要因子,利用这些主要因子对水质进行预测预警,不但可以节省时间,而且可以得到精确的结果。     

道路交通噪声自动监测应用探讨

结合城市道路路网状况及实际噪声监测数据和历史实验数据,对道路交通噪声自动监测数据的有效性、监测点位布设进行了研究,对道路交通噪声监测点位优化提出建议。     

铬铁渣透水混凝土制备及性能优化

在采用正交试验方法,对铬铁渣透水混凝土进行研究的基础上,又对其配比和性能进行了优化,结果表明:水胶比和胶骨比是影响铬铁渣透水混凝土性能的主要因素;成型方式、加入减水剂和可再分散乳胶粉均可影响其性能,在胶骨比为0.31,水灰比在0.30～0.40时,合适的成型方式和减水剂用量可制得满足规范要求的透水混凝土。     

基于自动种子区域生长的火焰分割算法

在存在壁面反射的低照度火灾环境中,传统的火焰分割算法如颜色分割、运动检测等,在进行火焰分割时造成过分割现象,分割的效果不理想,影响后续的火灾正确识别。针对上述问题,提出了一种基于自动种子区域生长(Automatic Seeded Region Growing,ASRG)的火焰分割算法。首先将从火灾视频中获取的火灾图像从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间,在Y通道中采用较大自适应阈值背景减法将火灾图像二值化,分别将可疑火焰像素点的横坐标和纵坐标按大小进行排序,取排序后的中间值作为种子点,再由原RGB火灾图像转换而成的灰度图像中,以该种子点进行区域生长,最后将区域生长后的火焰分割图像与采用较小自适应阈值背景减法得到的火焰分割图像进行交集处理,得到最终的火焰分割图像。实验表明ASRG算法在存在壁面反射的低照度火灾环境中,火焰分割效果好,有效解决了该环境下的火焰过分割问题,同时在其他火灾环境中也有较好的火焰分割效果。