基于KPCA-GA-BP的煤矿瓦斯爆炸风险模式识别

为了能够准确识别煤矿开采中瓦斯爆炸事故的风险类别,以提升对瓦斯爆炸事故的应急防范能力,提出了一种高效准确的风险识别模型.考虑到瓦斯爆炸涉及特征指标之间并非单纯的线性关系,采取核主成分提取方法(KPCA)对涉及的煤层瓦斯含量、瓦斯涌出量、风量供需比等19种特征指标进行属性约简,从而消除信息重叠,并使用遗传算法(GA)对BP神经网络的权值和阈值进行全局寻优,避免了过拟合状况的出现,在降低模型预测损失值的同时提高模型运算准确率.采用KPCA-GA-BP模型对83组实例数据进行分析,选取其中62组数据进行训练,其余21组数据进行测试.预测结果中20组风险等级分类正确且用时较短,识别准确率为95.24％,表明模型对瓦斯爆炸灾害风险等级具有高识别精度和高效率.     

基于多层感知器神经网络和统计小波特征的管道泄漏诊断

油气输送管道泄漏造成的主要问题包括环境危害和经济损失.为了降低管道泄漏造成的危害,提出了一种新的方法用于检测管道泄漏情况.该方法主要通过故障检测与隔离系统建立入口压力与出口流量之间的定量关系,首先,采用OLGA软件模拟获得管道入口压力和出口流量数据,为了提高模型精度,利用小波变换的多尺度分解和重构技术将获取的数据信号分为3级,并将其作为故障检测与隔离系统的训练数据.然后采用统计技术、小波变换及2种方法的融合等方式提取信号的均值、偏差、峰度等特征,将特征提取结果分别作为多层感知器神经网络分类器的输入来确定泄漏状态.最后,利用混淆矩阵对泄漏识别的精度进行验证.对一段长约5 km的天然气管道进行了泄漏检测,将泄漏类型分为10类,结果表明,提出的方法对泄漏位置和泄漏尺寸的自动检测识别率约为92％.该方法不仅可以检测泄漏故障的发生,还可以确定泄漏故障的位置和严重程度.     

基于改进的YOLOv4安全帽佩戴检测研究

为了加强建筑工人佩戴安全帽情况的检测,防止安全事故的发生,提出1种改进的轻量级YOLOv4安全帽佩戴检测算法,用于运行在移动设备端,降低现场部署的条件;制作1个8 000幅图像的数据集,用于训练和评估安全帽检测算法;为了评估改进的YOLOv4的性能,从5个不同建筑工地采集到600张施工人员图像和60条施工视频作为验证集;根据建筑工地不同的视觉条件对图像进行分类,用于验证本文算法在不同外界环境下的性能。结果表明:改进后的模型检测速度是YOLOv4的3.4倍,可用于实时检测施工人员在不同施工现场条件下是否佩戴安全帽的情况,有利于提高安全检查和监督水平。     

区域生态安全评价的BP神经网络方法

生态安全评价是建立生态安全预警系统及进行环境管理的基础。为确立有效的区域生态安全评价方法,基于压力－状态－响应概念模型,构建了区域生态安全评价指标体系和评价标准;采用BP神经网络的途径,对安徽省17个地级市的生态安全评价问题进行了研究。结果表明：宣城、池州、黄山为Ⅱ级,亳州、宿州、阜阳、滁州、六安、巢湖、安庆为Ⅲ级,合肥、淮北、蚌埠为IV级,淮南、马鞍山、芜湖、铜陵为Ⅴ级。区域生态安全的BP神经网络评价方法涵义明确,计算过程简单,能区分生态安全的等级,可以应用于具有评价标准的其它生态系统综合评价。     

京津冀臭氧污染特征、气象影响及基于神经网络的预报效果评估

基于生态环境监测和气象观测数据,分析了2016~2020年京津冀13个城市臭氧（O₃）浓度特征,讨论了O₃污染高发月份日最高温度（T_max）、日均地面气压（p）、日均地面相对湿度（RH）和日均地面风速（v）等气象要素对O₃-8h浓度和O₃-8h超标情况的影响规律,并采用AQI级别预报准确率、O₃浓度范围预报准确率和O₃级别预报准确率等方法,评估了基于神经网络的O₃统计预报效果.结果表明,2016~2020年期间京津冀13城市ρ（O₃-8h-90per）分别为157.4、177.2、177.3、190.6和175.6μg·m^-3,区域臭氧浓度5a上升了11.6%,2016~2019年期间总体呈波动上升趋势,2020年环比下降;2020年与2016年相比,除北京、张家口和承德略有下降外,其他10个城市ρ（O₃-8h-90per）上升了6~45.5μg·m^-3.O₃-8h月均值呈现"两头低,中间高"现象,ρ（O₃-8h）在4~9月的月均值超过了100 μg·m^-3,在6月最高,为158.10 μg·m^-3.城市O₃-8h超标率范围为8.6%~19.2%,97.8%的O₃-8h超标情况发生在4~9月.区域尺度上O₃-8h浓度与日最高温度相关性最强,当T_max在25~28℃区间时,所有城市开始出现O₃-8h超标.O₃-8h浓度与日均地面气压呈负相关关系;当RH在60%以下时,大部分城市O₃-8h浓度随相对湿度上升缓慢增长;当RH在61%~70%以上时,大部分城市O₃-8h浓度随日均相对湿度上升而下降.O₃-8h超标时的地面主导风向主要为偏南风,大部城市O₃-8h浓度高值易集中出现在2~3m·s^-1及以下低风速区间.OPAQ统计模式提前1~9 d预报相关系数范围为0.72~0.86,AQI级别预报平均准确率为67%~86%,O₃-8h浓度范围预报平均准确率为63%~84%.在O₃-8h超标情况多发的4~9月,模式对O₃轻度污染和O₃-8h超标情况提前3 d预报准确率分别为69%和66%,可为O₃-8h超标管控提供参考依据.     

复合装药安全性优选BP神经网络模型

为在设计复合装药结构时得到复合装药的能量输出和安全性双优结构,利用BP人工神经网络理论,建立结构优选模型。利用不同的感度和能量输出试验数据,进行模型的训练,训练后对样本进行预测和优选。结果表明,该方法能够克服评估复合装药结构性能优劣的各因素之间的复杂关系,实现精确的非线性预测,得到安全性和能量输出双优的设计结构。     

基于MMAS-BP的煤与瓦斯突出强度预测

为提高煤与瓦斯突出强度的预测精度及预测速度,用最大最小蚂蚁系统和BP神经网络相结合的方法进行预测模型设计。根据煤与瓦斯突出强度及其主要影响因素之间的关系数据,建立其神经网络的预测模型。以网络的权值和阈值为自变量,网络误差为目标函数,通过蚁群算法的迭代运算,搜索出误差的全局最小值,以实现BP神经网络的初始权值、阈值优化,并用优化后的网络进行瓦斯突出强度的预测。实例结果表明,MMAS-BP算法的预测值均方差为0.089,约为BP神经网络的0.1倍,且输出稳定性好,适用于煤与瓦斯突出强度的预测。     

基于BP神经网络的盘管泄漏检测方法研究

针对单一阈值不能适用于多变工况条件的问题,采用动态阈值修正的流量平衡法与神经网络法相结合的新方法检测反应釜内冷却水盘管泄漏.通过盘管泄漏模拟试验,研究工况变化与泄漏时盘管进出口流量的变化情况.从流量信号中提取盘管泄漏的特征指标构造出神经网络输入矩阵,通过使用大量试验数据对BP神经网络进行训练,对比不同结构的网络训练误差结果,确定其网络结构,建立对盘管运行状况进行分类的BP神经网络模型.试验证明,这种方法能有效检测出盘管泄漏.     

基于遗传算法优化BP神经网络的水生态修复原位控浊混凝投药预测

暴雨过后河湖浑浊度急剧升高,严重干扰了河湖水生态修复工程中沉水植物的恢复和重建。针对水生态修复原位混凝控浊过程中混凝剂选型和投加量难以确定的问题,对模拟河湖浑浊水样进行混凝实验并构建混凝预测数据集,采用BP神经网络模型对混凝剂投加量进行预测,并结合遗传算法对模型进行优化。基于混凝实验结果,选取综合混凝效果更佳和成本更低的混凝剂(硫酸铝),和不同投加量间混凝效果存在显著差异的混凝剂投加量范围在0～30 mg/L的混凝数据进行混凝预测模型的训练。结果表明：1)BP神经网络回归模型性能(R²=0.78)优于多元非线性、多元线性回归模型和BP神经网络分类模型,88.67%的样本预测绝对误差<5 mg/L;经遗传算法优化后,模型R²提升至0.86%且95%以上的样本预测绝对误差<5 mg/L,说明遗传算法有效提升了模型的预测精度和预测稳定性。2)混凝剂投药梯度是除建模数据量之外另一个影响模型性能的重要因素,在实际工程应用中,应尽可能增加建模数据量和降低投药梯度,以提高混凝投药预测模型性能。研究结果可为水生态修复原位混凝控浊过程中混凝剂种类和...     

基于ZYNQ图像处理研制便携式水质检测系统

综合光电检测技术和光谱分析技术中的紫外-可见吸收光谱法,研制多参数便携式地表水水质检测系统,能够现场快速检测出磷酸盐、亚硝酸盐、化学需氧量(COD)和NH₃-N水质参数。对水体中吸收特征波长在可见光部分的物质,使用摄像头采集其可见光谱,并对其可见光谱图像的灰度图进行卷积神经网络建模,吸收特征波长在紫外波段的物质,通过光电检测技术测其浓度值,将建立的卷积神经网络模型移植到ZYNQ中,结合紫外光电传感器,将被检测物质的浓度值通过LCD显示出来,以此实现水质检测仪的便携性。结果表明：所得卷积神经网络预测值为样本溶液在8种浓度值输出类型中的倾向值,准确率最高为100%,最低为40%。COD浓度值的最高误差为10%,证实该检测系统具有很好的实用价值。