GSK-XGBoost模型在井底风温预测中的应用*

为防治矿井热害,针对矿井井底风温在预测过程中精度较低的问题,提出1种网格搜索法结合K折交叉验证优化XGBoost的预测模型。通过分析确定影响井底风温的主要因素,使用网格搜索算法结合K折交叉验证,进行迭代缩小搜索范围并调参,选取最优参数配置,实现对XGBoost模型的优化,得到预测结果并与其他模型进行比较。研究结果表明:初始参数经优化后,当最大回归树深度为3且学习速率为0.1时,XGBoost回归模型性能最佳,与随机森林模型、BP神经网络模型、T-S模糊神经网络模型相比,平均相对误差分别降低了2.12%,0.88%,0.3%,均方根误差分别降低了0.66,0.24,0.11 ℃。     

基于PCA-VMD-CNN的输电线路覆冰重量预测模型*

为防止覆冰灾害危及电路安全,提出1种输电线路覆冰重量预测模型。首先对多个气象因素进行主成分分析提取气象因素中的有效信息,再对覆冰历史数据进行变分模态分解,获得具有不同特性的本征模态分量;然后基于卷积神经网络,对具有不同时间尺度（周期性、波动性不同）的各个分量进行训练及预测,并将每个分量的预测结果相加。研究结果表明:通过对某覆冰区域的输电线路监测数据进行实验仿真,研究所提出的覆冰重量预测模型有更高精度。     

嘉陵江不同干扰断面河道沉积物细菌群落多样性

为探究不同人为扰动对自然河流生态环境的影响,以嘉陵江河道沉积物细菌群落为研究对象,利用高通量测序技术分析工程干扰、支流干扰、采砂干扰、垦殖干扰和无干扰断面河道沉积物细菌的群落组成和功能变化.结果表明,嘉陵江不同干扰断面河道沉积物理化性质和细菌群落多样性均具有显著差异(P<0.05).无干扰断面细菌群落多样性最高,同时,采砂干扰和无干扰断面细菌群落均匀度最高,而支流干扰和垦殖干扰均导致细菌群落多样性和均匀度降低.工程干扰对细菌群落组成的影响显著区别于其他4种干扰断面.细菌优势菌门为变形菌门(Proteobacteria)、放线菌门(Actinobacteriota)、酸杆菌门(Acidobacteriota)和绿弯菌门(Chloroflexi),优势菌纲为γ-变形菌纲(γ-Proteobacteria)、α-变形菌纲(α-Proteobacteria)和Vicinamibacteria纲.采砂干扰导致放线菌门增加,工程干扰促进了酸杆菌门的增加.含水率、有机碳、总氮和总磷是影响沉积物微生物群落变化的主要环境因子.细菌群落主要涉及新陈代谢、遗传信息处理、环境信息处理和细胞过程这4类一级...     

化学品生物降解性的评价与预测

介绍了有机化学物质生物降解性的测定方法及其预测方法研究概况，并讨论了生物降解性评价的发展前景。     

液化土层隔震和地基失效共同作用下多层砖房震害分析

对４０个液化实例计算了震陷值和谱烈度比，依据宏观震陷经验，提出了在液化土层隔震和地基失效共同作用下多层砖房的震害预测方法。     

自然灾害风险评价初步研究

自然灾害风险评价是减灾研究的重要组成部分，可为风险区土地的合理利用与投资、灾害预防与管理、灾害保险制度的建立以及灾期的快速评估和辅助决策提供科学依据。本文在分析自然灾害风险评价发展历史的基础上，提出了自然灾害风险评价不仅应包括自然灾害发生的可能性，而且还应包括由此而引起的可能的后果的风险分析概念，并且探讨了将自然灾害与风险区价值及抗灾性能作为整体进行风险评价的理论和方法。     

地震灾害损失预测（综述）

地震危害性评定和损失预测是一个富有挑战性的科学问题，对于减轻地震灾害具有十分重要的意义。本文对近年来地震危害性的研究的现状、问题、困难和发展的趋势进行了简要的综述。     

灰色灾变预测模型的改进及实例分析

灾害不同于一般的预测对象，对其预测精度应予高度重视，而目前灰色灾变预测的预测精度，较高的仅仅是预测原点附近的一、二个数据。基于此，本文提出了准灰信息的概念，建立了准灰色灾变预测模型，并通过实例证明了运用准灰色灾变预测模型进行预测，可提高预测精度。     

保定电厂冲灰水下渗污染地下水的数学模型

在对保定电厂储灰场冲灰水、地下水化学成分和环境水地质条件分析的基础上，运用一维均质数学模型，对灰水下渗污染地下水的状况进行了数值模拟预测。结果表明，灰水下渗已造成储灰场周围地下水污染，但短时间内不会对距储灰场5000m处的保定市水源地水质造成影响。     

电磁辐射异常信息的分析与思考

对大丰市地震台地震电磁辐射观测仪１９９３－１１～１９９５－１０的观测记录资料进行了整理，对出现的异常信息和地震的对应关系进行了统计分析，提出了几点思考和认识，对从事地震电磁辐射的观测人员有一定的参考意义