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221.
本文针对中国建筑施工企业安全管理现状,以企业预警管理论和现代施工安全管理理论为指导,结合建筑安全施工的实践与经验,建立基于支持向量机的安全预警模型,构建具有自我调节、自我适应能力的建筑施工安全预警管理体系。根据建筑施工现场的调查,经过分析,应用支持向量机预警模型进行预警研究,通过预警的结果,分析建筑施工现场的安全程度。这为建筑施工现场减少事故的发生提供了一定的参考。 相似文献
222.
基于定量结构一性质相关性(QSPR)原理,研究了烃类及其衍生物闪点、沸点与其分子结构间的内在定量关系。应用CODESSA软件计算384种烃类及其衍生物的分子结构描述符,建立了闪点和沸点的QSPR模型。用最佳多元线性回归(B.MLR)方法筛选得到的分子描述符建立了线性回归模型。用B-MLR方法所选择的5个描述符作为支持向量机(SVM)的输入建立了非线性模型。所有的化合物被分为训练集和测试集,对每个模型的训练集和测试集的复相关系数、交互验证系数、均方根误差等进行了计算,并用测试集对模型的预测能力进行检验,预测结果表明:预测值与实验值均符合良好,所建立的闪点模型稳健,泛化能力强,预测误差小,预测的效果令人满意,但沸点的模型预测效果有待加强。相比烃类物质的模型,加了衍生物的模型性能均有所下降。 相似文献
223.
从技术角度对工业探伤机在野外作业中的辐射防护距离进行了探讨,为探伤企业在工业探伤机野外作业的辐射防护距离提出了更加合理、可行的解决办法。 相似文献
224.
225.
小型高压水射流清洗机市场已经形成并逐步为各类用户所接受,市场前途广阔,大有作为,但技术尚需完善,需要我们技术、营销人员共同努力巩固、开拓小型高压水射流清洗机市场。 相似文献
226.
卫星气溶胶光学厚度(AOD)和气象数据已被广泛用于估算空气动力学直径≤2.5μm的地表颗粒物(PM2.5)浓度.研究高时间分辨率、高精度的PM2.5浓度估算方法,对及时准确的空气质量预报和大气污染的预防及缓解具有重要意义.使用Himawari-8 AOD小时产品和ERA5气象再分析资料作为估算变量,提出GTWR-XGBoost组合模型,对四川省PM2.5小时浓度进行估算.结果表明:(1)提出的组合模型运用于全数据集的性能优于KNN、 RF、 AdaBoost、 GTWR、 GTWR-KNN、 GTWR-RF和GTWR-AdaBoost模型,拟合精度指标R2、 MAE和RMSE分别为0.96、 3.43μg·m-3和5.52μg·m-3,验证精度指标R2、 MAE和RMSE分别为0.9、 4.98μg·m-3和7.92μg·m-3.(2)该模型作用于PM2.5浓度小时估算... 相似文献
227.
为了研究辽东湾双台河口湿地变化原因,对该地区全极化SAR影像进行湿地分类.引入Freeman分解建模全极化SAR影像,得到二面角散射、体散射、表面散射的散射功率,利用SVM分类法对散射机制假彩色影像进行分类,进而确定该地区的湿地分布情况.通过对比分析2007年与2016年的湿地分布情况,同时考虑区域特性和数据的可获取性,选取盘锦市年降水量、年均气温、年径流量、海平面高度、城市建成面积、原油年产量、水产品年产量和逐年GDP等8个驱动因子,研究双台河口湿地变化的驱动机制.结果表明:①全极化SAR影像分类结果总精度达到80.25%,较光学影像的分类精度提升7.43%,并且可将芦苇湿地进一步细分为芦苇池塘和芦苇草甸;②2016年双台河口各湿地面积占比依次为草本沼泽(28.54%)>浅海水域(22.44%)>灌丛沼泽(16.88%)>水产养殖厂(9.54%)>河流(8.91%)>稻田(7.58%)>淤泥质沙滩(6.11%);③不同湿地的变化原因有所差异,驱动因子也不尽相同,如水产品年产量增加是水产养殖厂转化为淤泥质沙滩的直接驱动因子,而气温上升等自然因素和城市建成区面积增长等社会因素是草本沼泽退化和变化的主要驱动因子.研究显示,全极化SAR影像较光学影像更适合湿地分类,而双台河口湿地自然湿地减少和人工湿地增加是自然和社会因素共同作用的结果. 相似文献
228.
空气中的PM2.5是威胁人体健康的主要大气污染物,对其进行有效预测和及时预警具有重要意义.大量研究表明,纳入周边站点信息的随机森林模型在单站点PM2.5预测中显示出良好的效果,但在周边站点选取问题上目前尚缺乏针对性研究,部分选取方法带有主观性.本文提出了一种基于时间滞后互相关分析的周边站点优化选取方法,并以上海十五厂空气质量监测站(国控站)为例,构建了预测该站未来1~24 h PM2.5浓度的随机森林回归模型集,比较分析了预测模型中各输入因子的重要性.研究发现,预测站点当前PM2.5浓度值对未来1~16 h的预测最为重要,而气象要素中的风向则对于未来17~24 h的预测重要性最高;周边站点PM2.5信息随着预测时间的延长,其重要程度排名有明显提升,且不同站点对不同时间预测的影响具有显著差异,在建模时应区别对待,优化选取.比较结果表明,使用本文方法选取周边站点建立的预测模型不仅在RMSE等精度指标上具有一定优势(12 h和24 h预报RMSE分别降低11.8%和13.3%),还在有实用价值的污染事件空报率上有明显降低(12 h和24 h预报空报率分别降低16.1%和25.6%),具有业务应用潜力. 相似文献
229.
以赣州市2017年全年的空气质量和气象数据为研究对象,通过最大相关最小冗余算法(MRMR)提取出最优的特征子集,并将其作为预测模型的输入数据,同时构造混合核函数(HK)对传统的支持向量机模型(SVM)进行改进,最终建立MRMR-HK-SVM模型.实验结果表明,MRMR-HK-SVM模型有着更低的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE),相较于传统SVM模型,预测结果平均绝对误差下降了26.9%,且能更加准确的追踪到PM2.5浓度的突变时刻.可见,MRMR-HK-SVM模型具有更好的泛化能力,能够更加精确地预测PM2.5浓度. 相似文献
230.
为了深入了解地面PM2.5的空间分布,以山东省为研究区,利用2019年的PM2.5站点实测数据,结合中分辨率成像光谱仪(MODIS)的L3级别的MCD19A2气溶胶光学厚度产品,充分考虑人口、地形、气象等因素,使用RF、SVR、BPNN、DNN等4种机器学习算法对山东省2019年逐日PM2.5进行了模拟.结果表明:随机森林模型(RF)的RMSE和MAE的值分别为12.67和6.62,优于BPNN、SVR和DNN模型.随机森林模型(RF)最适合山东省的日PM2.5模拟. 相似文献