支持向量回归机在尾矿坝浸润线预测中的应用

本文提出一种基于支持向量回归机的浸润线高度预测方法,从大量尾矿库监测数据中选取有效样本,运用留一法对支持向量回归机参数进行优化选取,建立预测模型。结果表明：该方法能在小样本、高精度要求下对浸润线高度进行准确的预测。     

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。     

超重力脱除模拟烟气中一氧化氮

以NO和N2的混合气作模拟烟气,以酸性尿素溶液为吸收剂,在超重力机中进行了脱除模拟烟气中NO实验研究。实验考察了混合气中NO初始含量、进气流量、吸收液流量、超重力机转速对NO脱除率的影响,确定了在超重力中尿素吸收NO的适宜条件。实验结果表明,在常温常压下,N2体积流量为1.0 m3/h,控制NO初始浓度为3 300 mg/m3,吸收液流量为250 L/h,超重力机转速为650 r/min时,NO脱除率可达89.5%。     

基于改进混合遗传-支持向量机的CMF产水预测研究

将模拟退火思想和加速遗传特性相结合,改进选择策略和遗传算子,建立加速遗传模拟退火算法（AGSA）;基于支持向量机（SVM）的非线性回归和改进混合遗传算法的因子筛选,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法,提出连续微滤系统（CMF）产水预测模型;通过实测中试规模连续微滤系统产水量变化对模型进行验证,结果表明：该模型较好...     

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。     

基于机器学习的长沙市空气污染物浓度预报研究

基于2014～2019年长沙市6种空气污染物日均浓度的监测数据、同期的气象数据,利用随机森林重要性评估的方法对影响污染物浓度的预报因子进行筛选,构建了基于随机森林算法和支持向量机算法的2种机器学习预报模型对6种空气污染物浓度分别进行预报。结果表明：各污染物浓度预报结果的均方根误差随着AQI指数的增加而变大;经随机森林变量筛选优化之后2种模型对各种污染物浓度的预报准确率都有所提升,且预报准确率都随着预报时效的增大而降低。整体而言,支持向量机回归模型对长沙市空气污染预报具有更强的泛化能力,误差更小。     

基于RF-Kmeans-LIBSVM的乌鲁木齐市颗粒物浓度预测研究

为了准确预测空气中颗粒物的浓度变化情况,减少空气污染给居民的生产生活带来的危害,该研究提出一种基于 RF-Kmeans-LIBSVM 的大气颗粒物浓度预测模型。首先采用 RF 算法对影响 PM_2.5和 PM₁₀ 浓度的因子进行重要性评估,选择出影响最大的 2 个因子作为聚类属性,然后采用 Kmeans 算法对空气污染监测数据进行聚类,把 PM_2.5 和 PM₁₀序列划分为相似性较高的若干类,最后运用经聚类分析之后的训练样本建立 PM_2.5 和 PM₁₀浓度预测模型。以乌鲁木齐市监测点 2015 年 1 月 1 日～2020 年 12 月 31 日的 PM_2.5 和 PM₁₀ 浓度日均监测数据为例,使用改进方法和传统方法分别进行预测。结果表明：与传统支持向量机相比,改进后的模型的预测准确率明显提升,对于 PM_2.5,误差评价指标 MAE 和RMSE 分别下降 33.1% 和 26.5%;对于 ...     

"钼酸铵显色-离心分离光度法"测高悬浮物地表水中总磷的方法探讨

本文对高悬浮物地表水中总磷测定方法进行了探讨,提出了用“钼酸铵显色-离心分离法”解决由于高悬浮物所带来的分析误差。通过实验室大量样品分析实验,证明此方法的可行性。     

复杂事件事故树“人-机-环”简易展开模型及应用

为了寻找编制复杂事件事故树时中间事件的展开方式,采用理论分析的方法,剖析事故原因,发现事故的发生均是事故致因理论中"人-机-环"三因素作用导致的。基于此,根据系统分割准则和事故致因理论,研究了一种事故树基本展开型式,提出事故树编制时的"二分法"原则,建立了通用的事故树简易展开模型。利用模型将事故的"人-机-环"三因素分析方法应用于高处坠落这一事件的事故树分析中,确定了高处坠落事故的主要影响因素,编制出包含7个中间事件和11个基本事件的高处坠落事故树。研究表明,模型可有效实现复杂事件事故树的编制及影响因素分析,研究结论将传统的"因素分析"从定性向半定量方向推进了一步。     

专利资讯

专利名称:利用废旧轮胎制取再生胶系统专利申请号:CN201620988982公开号:CN209078969U申请日:2016.08.31公开日:2019.07.09申请人:浙江菱正环保科技有限公司本实用新型属于废旧轮胎、橡胶等处理装置制造技术领域,尤其涉及利用废旧轮胎制取再生胶系统。利用废旧轮胎制取再生胶系统,包括轮胎切圈机、轮胎破碎机、胶块撕碎机、励磁磁选机、胶粒纤维分离器、橡胶磨粉机、气流分选机和脱硫精炼机,废旧轮胎依次通过轮胎切圈机、轮胎破碎机、胶块撕碎机、励磁磁选机、胶粒纤维分离器、废铁回收机、橡胶磨粉机、气流分选机和脱硫精炼机形成再生胶。本实用新型提供了一种生产效率高、效果好的利用废旧轮胎制取再生胶系统。