下辽河平原土地沙漠化程度及预测研究

近年来中国北方春季沙尘暴频繁发生,土地沙漠化地质灾害问题日趋严重,已对当地的经济发展和人民生命财产的安全构成威胁,研究土地沙漠化影响程度及发展趋势显得尤为重要。以下辽河平原作为研究对象,结合研究土地区沙漠化的规模大小和空间分布情况,将涉及的新民、辽中、台安、盘山和黑山等5个县采取多源信息复合方式进行实地调查,总结出该区域土地沙漠化类型有沙地、固定沙丘、半固定沙丘、流动沙丘等,确定了“土壤质地（C1）”、“植被状况（C2）”、“沙丘类型（C3）”和“裸沙占地百分比（C4）”等4个自然评价指标,将土地沙漠化程度级别划分为轻度（<50）、中度（50-70）和重度（>70）;结合本地区土地沙漠化程度的实际情况进行定性定量评价,利用传统的层次分析法（AHP）确定指标权重,通过层次分析法（AHP）分别与随机森林模型（RF）和支持向量机模型（SVM）结合运算,对下辽河平原土地沙漠化程度及发展趋势进行了分类预测。经过对模型进行参数调优和对数据集优化,最终RF模型的AUC值达到了0.89,优于SVM模型的AUC值（0.73）,表明随机森林模型更适用于研究区沙漠化的分类预测。采用7?3的比例对...     

基于神经网络的某型飞机的人-机-环境系统可靠性分析

提出了利用神经网络,对某型飞机人-机-环境系统的可靠性进行了分析的方法。该方法利用已有飞机本身的可靠性数据,综合考虑了飞机本身、环境条件影响、人为操作因素的影响。全面反映了各种因素共同作用下的系统可靠性,建模简单,对飞机系统可靠性分析具有现实意义。     

镍硅交联-有机柱撑改性膨润土的应用研究

制备了镍硅交联 有机柱撑改性膨润土 ,并应用于模拟废水、实验室废水 ,对水处理影响因素进行了优化 ,改性后膨润土对废水中CODCr、Cr6 + 、色度、浊度的去除率分别达到 4 8 8%、88 2 %、6 6 7%、85 9% ,处理效果显著。     

基于气象因子的长沙市日最大电力负荷预测对比研究

基于长沙市2018—2020年逐日日最大电力负荷和同期逐日气象要素数据,统计分析了日最大电力负荷的变化规律及节假日/周末效应。用趋势法分离出气象敏感负荷,并将气象敏感负荷与气象要素做相关性分析,最后用支持向量机方法和多元线性回归法对负荷进行模拟预测。结果表明：长沙市日最大电力负荷在一年内有2个峰值,分别出现在夏季和冬季,长沙市日最大电力负荷整体呈现增长趋势。日最大电力负荷的节假日/周末效应不明显。在春季和秋季,气象敏感负荷和气象因子的相关性较差,在夏季和冬季,温度是影响气象负荷最重要的气象因子。支持向量机方法对长沙市日最大电力负荷模拟效果较好,且加入综合气象指数使得模拟结果变好。     

摄像机的芯片技术介绍与分析

近年来,摄像机快速发展,产品趋于细分化、多样化、全面化,而今个性化的发展趋势逐渐凸显,高清、低照、宽动态、红外线摄像机及智能化球机发展迅速,网络摄像机、网络快球继续保持着快速的发展。目前,摄像机虽然取得了长足的发展,但产品的技术创新仍然停留在一些低端技术的研发上,大多数都处于技术模仿。摄像机芯片或者机芯技术都掌握在国外企业手中。如芯片基本由索尼、夏普等公司掌控;而机芯也基本由索尼、LG、日立、CNB、三洋、松下、三星等国外企业生产。虽然国内也有少量机芯生产企业,由于技术的原因产品基本处于产业低端市场。为此,本文对摄像机芯片技术进行了分析与介绍,希望能对大家有所帮助。     

基于LS-SVM的供水管网安全性评价方法研究

为评价城市供水管网的安全性,保障其正常运行,笔者基于多元分类最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法,在对城市供水管网安全运行影响因素总结与分析的基础上,构建供水管网安全性评价的指标因素集与评价模型,通过对有限的经验数据的学习,建立供水管网安全性与其影响因素之间的非线性关系。运用该模型进行实例仿真模拟,通过与实际安全等级及BP神经网络模型预测安全等级之间的对比表明:基于LS-SVM的供水管网安全性评价方法具有较高的精度,正确分类率可以达到83.33%。     

循环流化床锅炉燃煤破碎筛分与系统设计存在问题分析

分析CFB锅炉两级碎机与燃煤粒度控制存在问题,提出在设计、制造方面解决燃煤粒度问题的对策。阐述了国产新型组合式齿辊细碎机技术特点。针对现行进口或国产细碎机在运行中存在的问题,进行结构设计上的改进。     

基于EMD-LSSVM的瓦斯浓度动态预测模型

为提高回采工作面瓦斯体积分数预测时效性,建立了EMDLSSVM的瓦斯体积分数动态预测模型;为能够快速有效地反映瓦斯体积分数当前状态,避免早期历史数据对模型预测的影响,采用复合窗口技术对瓦斯体积分数时间序列进行动态更新;为提高算法预测精度,先采用经验模态分解算法(EMD)对更新后的窗口数据进行分解得到高频项、低频项和趋势项,考虑到瓦斯体积分数变化受到诸多因素干扰导致预测难度较大,但由同类因素影响的瓦斯体积分数变化特征具有较高的相似性,利用聚类方法将瓦斯体积分数监测数据划分成性质相似的若干个模式类别,以减少各种随机因素对预测结果的影响,再利用最小二乘支持向量机(LSSVM)对高、低频项进行加权预测,用自回归(AR)模型对趋势项进行预测,最后进行组合预测。实例对比分析表明,该预测模型能够有效地预测瓦斯体积分数的变化趋势,减少了预测时间,预测精度也满足矿山安全工程实际要求。     

可变模糊方法在旅游安全预警中的应用

在系统分析了旅游安全预警问题的基础上,从人-机-环境系统工程的视角出发,将可变模糊集理论引入旅游安全研究领域,建立了由预警指标体系、可变模糊综合评价模型、预警模式以及预警信息等四个部分组成旅游安全预警系统,提出了旅游安全预警的可变模糊方法。该方法综合考虑各级别相对隶属度对最终评价结果的影响,以级别特征值判断标准代替经典模糊集的最大隶属度原则,通过变化模型及其参数,合理地确定出样本的评价级别,从而实现对旅游地安全状况的预警评价,是传统模糊评价方法的发展。结果表明:所建立的可变模糊预警模型不但能够定量辨别旅游地的安全等级,而且能够区分同一等级不同样本的相对安全性,为进行旅游安全预警提供了一条新途径。     

基于支持向量机的水资源安全评价

支持向量机以统计学习理论为基础,采用结构风险最小化准则,将学习问题转化为一个凸二次规划问题,能够得到全局最优解,适合解决小样本、非线性分类及回归问题。根据水资源安全的内涵,筛选出具有代表性的指标,组成水资源安全评价指标体系。建立了基于支持向量机的水资源安全评价模型,将安全标准划分为良好、安全、临界、不安全、危险5个等级。根据水资源安全评价标准及所属评价等级值,随机生成样本集,180个样本作为训练样本,构造了5个两类支持向量分类器,20个样本作为检验样本,检验样本分类全部正确。将模型应用于山西省11个城市的水资源安全评价,结果表明,该方法是有效、可行的。