基于空间拟合和神经网络的机场噪声预测集成模型

将集成学习方法引入到机场噪声预测中,提出一种基于空间拟合和神经网络的机场噪声预测集成模型.该模型采用空间拟合算法和BP神经网络算法构建基学习器,然后通过所提出的基于观察学习的异构集成算法将基学习器集成起来,获得集成的机场噪声预测结果.该模型通过集成多个异构机场噪声预测基学习器,能够有效提升预测准确率.实验结果表明,本文所提出的基于观察学习的异构集成算法,较之其他异构集成算法,在解决机场噪声预测问题上准确性更高、容错性更强.     

典型山区燃煤型电厂周边土壤重金属形态特征及污染评价

为了揭示毕节金沙电厂周边土壤重金属（Hg、As、Cd、Cr、Cu、Pb和Zn）污染状况,在电厂周围采集了32个土壤表层样品,采用改进的BCR连续提取法进行形态分析,并以Hakanson潜在生态危害指数法、改性灰色聚类法及风险评估编码法（RAC）进行生态风险评估.结果表明：重金属含量变化具有一定的空间变异结构和空间分布特征,除了Cd和Cr的含量平均值低于贵州省土壤平均背景值外,其余重金属含量的平均值均大于该背景值.土壤中的大部分重金属主要以残渣态形式存在,而Cd主要以酸可提取态和可还原态存在,具有很强的环境危害.相关性分析结果显示,Hg与As、Cd表现为极显著相关,而Zn与其余重金属元素相关性都较弱.生态风险评价得出7种重金属的生态风险大小顺序为Cd > Hg > As > Cu > Pb > Zn > Cr,综合潜在生态风险指数（RI）平均值为129.72,处于中等生态风险.通过改性灰色聚类法对土壤重金属污染进行分析评价,表明电厂西面污染明显高于东面,且Hg和Cd为主要污染物;由风险评估编码法得出元素Cd有效态占18.17%,对环境构成中等风险等级,元素Cr和Zn对环境的危害处于低风险状态,元素Hg、Pb、As和Cu处于无风险状态.综合以上研究结果,金沙电厂土壤受到不同程度的重金属污染,应特别重视Hg和Cd这两种重金属污染的治理.     

大同矿区煤的导热系数灰色关联分析及预测

为分析煤质指标及密度对导热系数的影响作用,选取了山西大同矿区的不同煤质煤样,进行导热系数测定实验,应用灰色系统理论对导热系数与影响因素进行灰色关联分析,建立导热系数与主要影响因素的GM(1,4)灰色预测模型,进行导热系数预测。结果表明:固定碳、密度和水分是影响煤导热系数的主要因素;根据得出的主要影响因素建立的GM(1,4)预测模型平均相对误差为4.5%,预测精度较高,能够用于导热系数的预测。     

人体热应变预测方法标准在热安全评价中的应用

工业生产中存在着大量的高温工作环境,如高温生产车间或夏季露天作业环境等。高温工作环境可能导致人体体温升高、出汗脱水,对人体安全造成危害。建立人体热生理响应模型,通过计算得出人体生理指标变化,从而判断人体安全状态,是有效的人体安全评价方法。ISO 7933是人体热应变计算方法的国际标准。在考虑了环境和人体的多种情况下,给出人体相关生理参数的计算方法。基于此方法,与人体热安全阈值相结合,建立人体热安全评价方法,并给出了典型热环境下的算例。该方法也可用于评价热防护服的有效性。     

The prediction of adsorption isotherms of ester vapors on hypercrosslinked polymeric adsorbent

Adsorption isotherms of methyl acetate, ethyl acetate, propyl acetate, isopropyl acetate and ethyl propionate on hypercrosslinked polymeric resin (ND- 100) were measured at 303K, 318K and 333K,respectively, and well fitted by Dubinin–Astakhov (DA) equation. The plots of the adsorbed volume (q _v ) versus the adsorption potential (ε) at three different temperatures all fell basically onto one single curve for every ester. A predicted model based on DA equation was obtained on the basis of adsorption equilibrium data of methyl acetate, ethyl acetate and ethyl propionate at 318K. The model equation successfully predicted the adsorption isotherms of methyl acetate, ethyl acetate and ethyl propionate on ND-100 at 303K, and 333K, and also gave accurate predictive results for adsorption isotherms of the other two ester compounds (propyl acetate and isopropyl acetate) on ND-100 at 303K, 318K and 333K. The results proved the effectiveness of DA model for predicting the adsorption isotherms of ester compounds onto ND-100. In addition, the relationship between physico-chemical properties of adsorbates and their adsorption properties was also investigated. The results showed that molecular weight, molar volume and molar polarizability had good linear correlations with the parameter E (which represents adsorption characteristic energy) of DA equation.     

基于逐步聚类分析的水库浮游藻类生长预测

采用逐步聚类分析方法预测水库浮游藻类的生长情况,以于桥水库为例,选取了1999~2006年7个水质和气象因子的56组数据建立逐步聚类分析模型,其结果用于预测2007~2010年的叶绿素a含量.结果表明,实测值与预测值的变化趋势基本一致,相关系数R达到0.94,线性相关性较好.预测值的平均绝对误差为-0.0007,平均相对误差为21.66%.逐步聚类分析法可以快速准确的对水库的叶绿素a含量进行有效预测.对逐步聚类分析模型的敏感度分析表明,影响于桥水库藻类生长的主要因素是水体的pH值、溶解氧以及总磷,因此控制这3个因素是预防藻类爆发的重要途径.     

组合灰色预测模型应用于山东省碳排放预测

根据山东省2000—2012年工业、建筑业和交通运输业能源消费数据测算得到碳排放量,基于GM(1,1)模型、Verhulst模型和SCGM(1,1)c模型建立组合灰色预测模型,运用预测有效度方法确定组合预测模型的权重系数。选用2000—2009年三大碳排放行业的实际值作为原始数据,利用各预测模型预测2010—2012年碳排放量。结果表明:组合灰色预测模型比单一预测模型具有更高的预测精度。利用组合模型预测山东省2013—2017年各行业碳排放量,为相关部门制定节能减排政策提供理论及方法借鉴。     

张集矿综采工作面瓦斯治理措施及效果分析

张集矿属于煤与瓦斯突出矿井,针对目前所开采的17266工作面地质构造条件复杂、瓦斯涌出量大、处于突出危险区等瓦斯治理难题,采取"风排瓦斯、高抽巷穿层钻孔抽采、运输巷、回风巷顺层钻孔抽采和上隅角埋管抽采"等瓦斯综合治理措施,用分源预测法得出工作面绝对瓦斯涌出量为30.3 m3/min。结果表明,工作面的主要瓦斯涌出来源为本煤层瓦斯涌出。工作面风排瓦斯量11.0 m3/min,工作面瓦斯抽采率达63.0%以上。     

模糊支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的研究

模糊支持向量机(FSVM)综合了模糊理论和支持向量机(SVM)的学习理论,不仅继承了SVM在小样本情况下所具有的较强识别能力的特点,并且比SVM拥有更好的学习能力。在FSVM算法中,每个样本被赋予一个隶属度值,使得构造目标函数时不同的样本有不同的贡献,达到最大限度的消除噪声或者孤立点的效果。运用了灰色关联分析(GRA)对煤与瓦斯突出指标进行提取,引入了一个合适的模糊隶属度函数,并在此基础上提出了基于FSVM的煤与瓦斯突出预测的模型,通过实际数据的验证和其他预测方法的对比,证明了FSVM模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求。最后,将FSVM和传统SVM对同一组数据进行训练,证明了FSVM相比较传统SVM拥有更高的精确度。     

基于灰色神经网络优化组合模型的火灾预测研究

为了提高火灾事故预测的精度,根据我国火灾事故数据样本较小,波动性较大的特点,将遗传算法优化的灰色无偏预测模型与遗传算法优化的BP神经网络模型结合起来,建立灰色神经网络优化组合模型,充分发挥无偏灰色预测模型适用于小样本的数据预测的优势与BP神经网络处理非线性问题的优点。分别采用遗传算法优化后的无偏灰色GM（1,1）模型、遗传算法优化的BP神经网络预测模型与灰色神经网络优化组合模型对我国1998-2008年的火灾事故进行拟合,并对2009-2011年的火灾事故发生数进行预测。结果表明:灰色神经网络优化组合模型的预测误差最小,精度最高,适用于火灾事故的预测。