基于BP神经网络的儿童卧室内灰尘PAEs浓度预测

在实测数据的基础上,以邻苯二甲酸酯(PAEs)的各类影响因素为自变量,PAEs浓度为因变量,采用Back-propagation(BP)神经网络建立儿童卧室内PAEs浓度预测模型.结果表明,该模型的预测效果较理想,其中,STD比值均＞0.5,NMB均接近0,EMR均＜19％.以室内环境与儿童健康(CCHH)课题组天津地...     

气温和湿度在泸州市城区对臭氧浓度预测的运用研究

气温和湿度均为影响臭氧生成的要素,通过分析泸州市国控点数据,找出气温和湿度与臭氧浓度的关系,从而建立气温和湿度为变量的臭氧浓度预测模型.选取2019年泸州市主城区的气温和湿度数据,将气温按日最高温(Tmax)、日最低温(Tmin)和日平均气温(Tmean)划分,将湿度按四季划分,分别统计其与臭氧浓度的相关性.发现臭氧浓...     

基于MACD指标的民用机场安全风险趋势预测

为了解决民用机场安全趋势预测时所面临的预测方法主观性较大、预测结果不够科学,以及以伤亡事故信息作为预测源头数据的数据量不足等问题,首先,引入金融领域应用比较成熟的预测方法——异同移动平均线(Moving Av-erage Convergence/Divergence,MACD)指标预测方法,构建了民用机场安全风险趋势分析预测模型.该模型原理是运用两条不同速度的平滑移动平均线来计算两者的正负差——离差,再由离差的多日平均值计算离差平均值.通过观察离差值和离差平均值的方向、绝对位置和相对位置关系,将它们的同向、异向和交叉作为判断趋势翻转的时机.其次,依据《民用航空安全信息管理规定》(交通运输部令2016年第8号)、GB 3836.18-2010《爆炸性环境第18部分:本质安全系统》等相关的法律、法规及标准对安全风险信息的分类及收集范围进行了界定,并按照该安全风险信息的收集与分类方法收集了某机场3年的安全风险信息,运用上述模型进行了相关预测研究.最后,运用相关性分析及ABC管理图做了因素分析,给出了整改建议.结果表明,该模型方法能够比较贴近实际地预测企业的安全风险趋势情况,并能够从定性及定量两个维度提供解决问题的方法,为民用机场安全管理决策提供了一种新的思路.     

基于偏序集的采空区塌陷危险性评价研究

针对采空区塌陷危险性评价方法中的赋权争议问题,基于偏序集理论提出偏序集评价模型。首先阐明评价指标并确定其分级标准;然后应用偏序集评价模型得到Hasse图,并通过图展现的层集信息判别采空区塌陷危险程度;最后应用该模型对大宝山矿11个采空区的塌陷程度进行判别,评价结果准确合理。研究结果表明:该模型避免了以往研究中的赋权争议问题,克服了样本量不足致使模型无法应用的问题,而且能够应用更多的赋权方法识别排序的稳定程度,体现出样本间的分层信息。     

基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究

为快速准确地预测河流水质,结合汾河监测数据,使用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络模型(PSO-BP)进行水质预测.通过灰色关联度分析确定输入变量,利用PSO算法修正BP网络的初始权值、阈值,优化神经网络结构及算法全局收敛性.采用该模型对汾河主要污染物指标COD、BOD5、氨氮、挥发酚等进行预测和验证.结果表明,与传统的BP神经网络模型相比,PSO-BP模型使最大相对误差从15.43％减小到1.46％,其平均误差由4.00％减小到1.01％,预测均方根误差从5.956×10-3减小到1.605×10-4.因此,基于PSO-BP神经网络模型的预测更加精确,可用于水质预测.     

CH_4/N_2/O_2预混气激波火焰结构数值预测

研究激波着火现象，推导激波加热点燃可燃气控制方程组。针对甲烷预混气激波火焰结构进行数值模拟，计算了激波燃烧时的压力、温度、及不同组分随时间的变化历程。其中甲烷燃烧采用美国BERKELEY大学GRI-MECH机理，该反应机理包含177个基元反应，涉及32种组分。程序采用美国SANDIA国家实验室发展的大型化学反应动力学软件包CHEMKIN III中相关的模型、子程序和热力学数据库。计算结果表明激波火焰有其自身的结构特征。     

长沙市雨花区东片交通噪声预测与控制规划

通过规划区交通噪声源分布现状调查及环境影响描述 ,对该区进行了交通噪声环境质量现状评价及交通噪声污染预测 ,并提出了相应的交通噪声控制措施与控制规划。     

北京水危机反思

北京的水危机表现在三个方面：防汛、抗旱、防治水污染。但对北京而言,防汛需立足于抗旱。这是针对北京连续几年干旱,城市建设规模加大和北京防汛能力增强而提出的新概念。北京的防汛抗旱工作在预案与措施上做了大量工作,但我们发现,人们习惯应付简单的危机和简单的处理方法,定一套方法可以尘封若干年不动。可是世界在变,针对的     

基于重构相空间充填体变形规律的灰色预测研究

尾砂胶结充填体是非线性力学介质,其变形是能量耗散的复杂过程,必须研究其内在变形规律,才能正确预测采矿过程中充填体的稳定性.对不同配比的尾砂胶结充填体进行力学试验,得出了其应力-应变规律,对安庆铜矿高阶段充填体变形进行了监测.采用自适应滤波原理,研究基于重构相空间的测量数据去噪处理方法.用灰色理论研究充填体变形在相空间中相点距离的演变规律,建立了重构相空间的灰色预测模型.为减小预测误差,对预测结果采用残差模型修正.应用建立的模型,对安庆铜矿高阶段充填体变形进行分析,确定了采场合理回采周期.结果表明,充填体变形具有非线性混沌特性,不同配比的充填体表现出不同的非线性动力学行为,重构相空间能充分展示充填体变形的内在规律.