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181.
182.
国内外的实践和研究表明,以改善生态环境为绿化的主要目标,是城市现代化建设的必然要求;建成以林木为主、多种植物、多种效益的绿色系统,是城市绿色建设的必然选择;而回归大自然,回到森林环境之中,则是人类社会的共同愿望. 相似文献
183.
针对飞机部件周期控制律电加热防除冰的应用,提出基于机器学习以预测电加热防除冰表面温度的变化趋势.依靠大型结冰风洞及其电加热防除冰控制系统完成防除冰试验,获得有效的试验数据,以通、断电周期为分割单元,将试验数据划分成验证集和训练集.根据电热防除冰过程的换热情况,构建样本的特征参数,利用机器学习的有监督学习方式,选择KNN近邻回归算法和局部线性加权回归算法预测温度变化率,再转换为温度,得到的温度变化与测量数据的线性相关性达到80%以上的高相似度结果,表明使用机器学习可快速预测电热防除冰部件的表面温度变化趋势,且不同的回归算法针对模型不同测温点位置的预测效果存在差异. 相似文献
184.
应用灰色系统理论建立了轴流通风机在较高转速下的整机噪声估算公式,介绍了GM(1,1)模型应用不等间隔序列的处理方法,表明该模型可从时间,空间序列分析推广到其它单变量系统分析。 相似文献
185.
186.
苯酚、苯胺与4-AAP络合后所形成的吸收光谱出现严重重桑。采用多元线性,建立了计算分光光度法可测定污水苯酚、苯胺含量。其加标回收率分别在95-105%,98-103.3%之间,方法较好地解决了采用分光光度法测定污水中苯酚、苯胺时的相互干扰。 相似文献
187.
利用臭氧观测仪(OMI)卫星遥感反演的大气边界层(PBL)SO2柱含量(PBL SO2)数据分析了自2005年以来中国PBL SO2柱含量数据的空间分布特征、变化趋势及其影响的原因.从长时间尺度上,PBL SO2柱含量呈现明显的下降趋势.2005年中国区域年平均PBL SO2柱含量为0.317DU,2016年为0.276DU,减少了0.041DU,大约为13.2%.SO2柱含量呈现明显的周期变化特征.冬季浓度较高,夏季较低,最小值和最大值分别出现在7和12月,分别为0.246和0.404DU.小波分析显示SO2的变化在10个月的尺度水平上存在明显的主振荡周期,在40个月的尺度水平上存在明显的次周期变化.中国区域SO2污染严重的高值区主要出现在京津冀鲁环渤海地区、关中平原(山西省和陕西省)、河南省大部分地区、四川盆地、长江三角洲地区和珠江三角洲.最大的SO2柱含量值可达1.1DU以上.京津冀鲁环渤海地区的高值区已经延伸到长江三角洲地区,有向南延伸和珠江三角洲连在一起的趋势.由于地形和天气特征的影响,四川盆地地区SO2出现次高值区.在青藏高原和西北地区,SO2浓度较低,呈现背景值特征,多年平均的SO2约在0.05DU的水平.中国区域SO2变化趋势在空间分布上存在明显的区域差异,变化的范围在-0.70~0.15DU之间.SO2出现逐渐减少的地区主要是在高值区,如京津冀鲁环勃海地区、关中平原、四川盆地,长江中下游和珠江三角洲.减幅最大的是四川盆地和珠江三角洲,大约减少了61%.四川盆地2005~2016年约减少了0.55DU;珠江三角洲约减少了0.45DU.出现增长的地区主要是西部和北部地区,以及东南沿海除珠三角外的大部分区域,最大增长大约为0.15DU. 相似文献
188.
为研究不同异味源的感官特性以及不同行业特征污染物的排放差异,以卷烟厂、烘培坊、烤漆厂为研究对象,采用愉悦度9级度量法,测定源样品不同稀释倍数(5~6个浓度梯度)下的愉悦度等级,绘制3种典型异味源愉悦度-臭气浓度指数特征曲线,并进行回归分析,同时筛选出3个典型异味源的特征污染物(烤漆厂的特征污染物为乙酸乙酯、对二乙苯、乙苯、间二甲苯、乙酸丁酯,卷烟厂为乙醇、萘、2-丁酮、柠檬烯、丙烷,烘培坊为乙醇、柠檬烯、α-蒎烯、甲苯、丙酮),并建立了异味评价干扰潜力的数学模型.结果表明:3种典型异味源的愉悦度与臭气浓度指数之间的关系均符合二次多项式模型,卷烟厂和烤漆厂异味源的愉悦度均为负值,并且厌恶程度随臭气浓度的增大而增强;而烘焙坊异味源的愉悦度为正值.当愉悦度等级为-2时,卷烟厂和烤漆厂对应的臭气浓度分别为30和26.干扰潜力的强弱是由臭气浓度和愉悦度2个因素直接决定的,烤漆厂的干扰潜力为-14.48,卷烟厂为-14.17,烘培坊为11.77.研究显示,愉悦度与臭气浓度指数间量化关系模型以及异味源干扰潜力评估模型的建立,可为异味源的分类分级以及异味源环境影响标准的制订提供科学依据. 相似文献
189.
森林火灾是一种破坏性极强的灾害,它与农事活动以及气象条件密切相关,加强其预防与控制具有十分重要的作用和意义。根据2014年~2015年闽东屏南县进行的60次林缘计划烧除试验观测的主要气象要素数据(天晴日数、温度、湿度、风速),建立基于Logistic二元回归的林缘烧除气象条件判别模型进行检验和分析。结果表明,模型判别计划烧除成功与否的预报准确率高(91.7%),主要气象要素对林缘计划烧除成功与否发挥重要作用,其中连续晴天日数为最大影响因子,其次为风速。模型通过检验和验证结果显著,具有预报服务应用价值。 相似文献
190.
基于灰色预测模型与一元线性回归模型的煤矿瓦斯涌出量预测比较 总被引:2,自引:0,他引:2
在介绍灰色预测模型和一元线性回归模型的基础上,结合某煤矿实际,采用两种模型对瓦斯涌出量进行了预测,并对两种模型的预测值进行比较,结果表明:对基本符合线性关系的数据,采用灰色GM(1,1)模型较一元线性回归模型的预测精度要高。 相似文献