基于属性约简的绝缘节破损预测

准确的绝缘节破损预测能够保证铁路运输安全和经济效益。支持向量机算法能够处理轨道电路测试数据,对其进行分类,预测可能存在隐患的绝缘节,但支持向量机预测模型的原始样本多有冗余,基于此,提出了一种基于粗糙集和支持向量机的绝缘节破损预测模型。通过改进主分量启发式属性约简算法,降低样本维数,同时选用模拟退火算法完成SVM自动参数选优。实例分析和仿真结果表明,与单一支持向量机算法相比,属性约简后的粗糙集-支持向量机算法提高了分类器的分类性能,与采用网格搜索技术的SVM预测方法相比,模拟退火算法有效提高了SVM的预测精度。     

支持向量机对多环芳烃毒性的定量构效预测

为了实现多环芳烃(PAHs)毒性的有效预测,提出应用定量构效技术对多环芳烃的空气-正辛醇分配系数(KOA)和致癌性进行预测。应用分子描述符和试验值确立构效关系,采用支持向量机算法(SVM)和人工神经网络算法(ANN)分别建立了PAHs的KOA回归预测模型和致癌性分类预测模型。利用网格划分(GS)、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)对SVM进行参数寻优。应用均方误差(MSE)、拟合决定系数R2和分类准确率(Accuracy)分别对模型进行了验证与评价。结果表明,最佳回归预测模型GS-SVR的MSE为0.059 7,R2为0.913 0;最佳分类预测模型GA-SVC的Accuracy为95%。研究表明:应用SVM所建两种模型的稳定性和预测能力都优于应用ANN建立的模型;参数优化后模型的稳定性和预测能力得到了提高。     

模压鞋新型模压设备及其工艺研究

在分析传统模压设备的动作原理（程序）的基础上．研究、开发了新型模压设备与工艺．并采用该设备与工艺用于高边墙模压鞋的开发与生产。     

从某正样机的鉴定试验谈可靠性试验设计

介绍了在正样机定型质量控制过程中,强化鉴定试验可靠性设计方法研究。从编制鉴定试验大纲、方案评审、试验程序控制、试验数据分析、试验过程组织和技术能力提高等关键环节入手。确定正样机置信水平,得出正样机功能及主要性能满足战术技术指标要求。     

基于关联向量机回归的水质预测模型

提出了一种基于关联向量机回归的水质时间序列预测模型,并以该模型对氢离子浓度指数(p H值)、溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(CODMn)和氨氮(NH3-N)4种重要水质指标进行预测.首先采用国家环保部发布的四川攀枝花龙洞水质自动监测数据进行实验,对该模型的有效性进行了验证;然后将关联向量机回归预测模型与支持向量机回归预测模型进行比较.为了比较不同核函数的预测效果,实验中预测模型的核函数分别采用了线性函数和高斯函数.实验结果表明,关联向量机回归模型的预测效果不亚于支持向量机回归模型;且在给出预测值时,还能同时给出预测结果的可信程度.     

圆盘式与皮带式石膏脱水机经济技术对比分析

圆盘式脱水机是近年来新发展的一种石膏脱水设备,以国内某2×660 MW机组电厂为例,针对新式的圆盘式脱水机和传统的皮带式脱水机从经济性和技术性进行了对比分析,结果发现圆盘式脱水机在长期运行后有着较大的经济和技术优势。     

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...     

考虑数据去噪分解的滑坡位移组合预测研究

为准确掌握滑坡位移变化规律,基于滑坡变形监测结果统计,对位移数据进行去噪分解处理,将滑坡位移数据分解为趋势项和误差项,并分别利用优化多核极限学习机和Arima模型构建预测模型,以实现滑坡位移的组合预测.结果表明:Morlet复小波较传统去噪模型分解效果更优,且通过优化处理,能更好地提高其分解能力;通过对多核极限学习机的...     

The treatment of black-odorous water using tower bipolar electro-flocculation including the removal of phosphorus,turbidity, sulfion,and oxygen enrichment

• An innovative bubble column tower BPE was designed to treat the black-odorous water. • PO₄³⁻, S²⁻ and turbidity were removed, and dissolved oxygen was enriched in the BPE. • An aluminum bipolar electrode gave the best oxygen enrichment and pollutant removal. • Changes of microorganisms confirmed the improvement in water quality achieved. The large amount of municipal wastewater discharged into urban rivers sometimes exceeds the rivers’ self-purification capacity leading to black-odorous polluted water. Electro-flocculation has emerged as a powerful remediation technology. Electro-flocculation in a bubble column tower with a bipolar electrode (BPE) was tested in an attempt to overcome the high resistance and weak gas-floatation observed with a monopolar electrode (MPE) in treating such water. The BPE reactor tested had a Ti/Ta₂O₅-IrO₂ anode and a graphite cathode with an iron or aluminum bipolar electrode suspended between them. It was tested for its ability to reduce turbidity, phosphate and sulphion and to increase the concentration of dissolved oxygen. The inclusion of the bipolar electrode was found to distinctly improved the system’s conductivity. The system’s electro-flocculation and electrical floatation removed turbidity, phosphate and sulphion completely, and the dissolved oxygen level improved from 0.29 to 6.28 mg/L. An aluminum bipolar electrode performed better than an iron one. Changes in the structure of the microbial community confirmed a significant improvement in water quality.     

基于机器学习的典型社会安全事件发生规律研究及对雄安新区的启示

针对雄安新区建设和发展过程中对社会安全事件的防控需求,以盗窃作为典型社会安全事件,提出基于机器学习模型的社会安全事件分析预测方法,并以A市2012—2016年的实际盗窃犯罪数据为基础,提取发案时间、发案地点、实施手段和损失金额作为分类特征,通过比较多种机器学习算法,研究盗窃前科人员的预测方法,并根据预测结果挖掘盗窃前科人员的作案规律。研究结果表明:随机森林算法表现最优,查准率、查全率和F1均达到了0.85以上;对于盗窃这一典型社会安全事件,其前科人员倾向于选择下午时段和人流量大的地区实施,盗窃金额明显高于初犯和惯犯。最后,基于前述研究,提出构建数据驱动的社会安全事件预测预警和综合研判系统,并针对该系统的前期建设和后期使用,给出“制定统一的数据格式”、“实现数据实时接入”的建议。相关研究成果可为雄安新区社会安全事件预测预警以及治安防控工作的开展提供参考和借鉴。