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351.
352.
恶影响预测是污水处理厂环境影响评价的主要内容之一,可以采用类比调查和扩散计算相结合的方法,关键是合理地确定污染源源强,选用适当的扩散模式,才能保证预测结果的准确性,更好地为建设项目决策提供科学的依据。 相似文献
353.
本文以我国1997—2010年的消费结构数据为基础,运用灰色-马尔科夫链模型对数据进行了分析和预测,然后通过MATLAB预测了我国未来十年的能源消费结构,结合我国政府承诺的非化石能源目标对模型预测结果做了进一步的修正,最后根据能源发展趋势给出了能源消费结构的优化策略。 相似文献
354.
为了减少企业安全管理者在生产作业中由于不确定性导致错误决策所产生的风险,在企业历年安全生产事故数据基础上进行预测具有一定的现实意义。以某企业2008年至2011年的安全生产事故次数时序数据,采用EViews 5统计分析软件,基于ARIMA时间序列预测模型更加关注对事故发生是否平稳而相对于其他预测模型更关注于趋势研究的良好特点,建立安全生产事故ARIMA时序预测模型,并对2012年的安全生产事故发生次数进行预测,通过效果检验发现该模型预测结果基本上能够反映该企业安全生产事故发生的实际情况。通过ARIMA方法在某企业安全生产事故预测具体案例的实现,是对现有安全生产事故预测方法的补充和完善,可为企业安全管理和决策提供一定的指导。 相似文献
355.
针对新建矿井地勘瓦斯含量测值偏低和井下实测瓦斯含量较少的特点,结合工程和科研实践,提出了利用大量的工作面瓦斯涌出量反演煤层原始瓦斯含量技术和基于探采对比的煤层瓦斯含量预测方法。以邹庄井田32煤层为研究对象,在考虑瓦斯抽采情况下计算3204工作面瓦斯涌出量,并反演该工作面煤层原始瓦斯含量。通过对比采掘过程中获得的瓦斯含量和地勘瓦斯含量,得到不同钻孔深度时的地勘瓦斯含量修正系数,并采用瓦斯地质研究方法对32煤层分3个单元进行瓦斯含量预测。结果表明:32煤层瓦斯含量整体呈现"东部大于西部,北部大于南部"的规律,与临近矿井具有相似的瓦斯赋存规律。这表明利用探采对比的方法预测煤层瓦斯含量是可靠的。 相似文献
356.
以某天然气净化厂为例,探讨地下水环境影响评价工作中的主要技术问题。以实例说明地下水环境影响评价工作等级划分、评价范围确定,项目的地下水环境现状调查。通过渗水试验和抽水试验,计算相关水文地质参数以了解场地包气带和含水层的防污性能。分析了地下水污染源项,通过计算确定事故工况下污染源源强,采用数值法预测模型,对水文地质参数进行分区,并对净化厂检修污水池、生化污水处理装置曝气调节池和事故污水池的泄漏情景进行预测。结果表明:该净化厂各装置单元在预测时限内,除污染源附近小范围外,各污染因子浓度均可满足相应的GB/T 14848—93《地下水质量标准》要求。根据项目所在区域的水文地质条件、环境保护目标敏感程度及评价结果,对厂址区、主体装置区、污水处理区等重点区域按GB/T 50934—2013《石油化工工程防渗技术规范》有关要求采取相应防渗措施。 相似文献
357.
针对建筑工程质量成本的预测问题,应用径向基神经网络原理,选取预防成本比、鉴定成本比、内部成本比、建筑面积、PPI、建筑用途、工期、现场条件、管理水平、施工地点、利润率共11个指标分析了各指标与质量成本的联系,进而选取4个指标作为神经网络的输入指标。以20组工程数据作为学习样本进行训练,建立建筑工程质量成本的径向基神经网络预测模型并采用均方根误差进行检验,用5组工程数据作为检验样本进行测试。研究结果表明:预防成本比、建筑面积、PPI、工期、施工地点与质量成本存在一定的联系;用模型所得预测结果的最大相对误差为0.016862。RBFNN预测结果与实际情况较吻合,预测精度较高,可用于建筑工程质量成本预测。 相似文献
358.
359.
为快速、准确预测回采工作面瓦斯涌出量,基于投影降维思想,建立一种遗传算法(GA)投影寻踪回归预测方法。选取煤层瓦斯原始含量、埋藏深度、煤层厚度、煤层倾角、工作面长度、推进速度、采出率、临近层瓦斯含量、临近层厚度、临近层层间距、岩层岩性、开采深度作为评价因子,对某矿15个学习样本进行训练,建立GA投影寻踪回归预测模型。利用该矿3个实测样本对模型进行检验,并与主成分分析和BP神经网络方法结果进行对比。研究表明:利用GA投影寻踪回归预测回采工作面瓦斯涌出量,平均误差为3.43%,最大误差为5.7%,精度优于其他2种方法。 相似文献
360.
岩溶塌陷倾向性等级的KPCA-SVM预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为了快速、有效地预测岩溶塌陷倾向性等级,在统计分析大量观测实例的基础上,选取岩性系数、岩体结构系数、地下水系数、覆盖层系数、地形地貌系数和环境条件系数作为特征指标。利用核主成分分析(KPCA)方法在高维空间提取岩溶塌陷影响因子的主成分,将获取的主成分作为支持向量机(SVM)的特征向量,建立基于KPCA的岩溶塌陷倾向性等级的SVM预测模型。将12组观测数据作为学习样本对模型进行训练。采用回代估计法进行回检,误判率为0。利用训练好的模型对2组待判样本进行预测。结果表明:经KPCA后指标个数减少,相关性降低,SVM运算的复杂度降低。用该模型所得预测结果的准确率为100%。 相似文献