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161.
162.
针对采用标准预测含缺陷管道剩余强度误差较大这一问题,在Matlab中建立基于SVR的含缺陷管道剩余强度预测模型,并基于60组含缺陷管道爆破试验数据进行训练测试,以验证模型的实际性能.结果表明:SVR模型预测测试集结果的最小相对误差为0.55%,最大相对误差为10.35%,平均相对误差为2.63%,预测结果的R2高达0.... 相似文献
163.
ISAPEC中知识自动获取的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
剖析了利用人工神经网络实现大气污染总量控制规划智能决策支持系统(ISAPEC)中知识自动获取的必要性,论述了ISAPEC中知识的自动获取的设计与实现过程,并用一实例进行了验证。结果表明用人工神经网络实现知识的自动获取与知识的人工获取相比既具有更高的时间效率,又能保证更高的质量。 相似文献
164.
本文就我国现有法律法规体系、技术现状及组织体系进行剖析。结果表明,我国环境污染导致健康损害赔偿的法律支撑体系严重不足,亟需出台适合我国国情的《环境损害赔偿法》,从法律层面对整个健康损害的赔偿保障体系进行明确指导。针对现有健康损害赔偿的技术支撑体系严重缺乏、认定机构的人员队伍建设薄弱等现状,本文提出应加大相关组织队伍建设,以提高环境损害的技术支撑能力。此外,还需要建立一个更高级别的专业的环境健康污染损害、赔偿与协调机构。该机构应是由国家多部门(环境保护部、保监会、财政部、卫生部、司法部等)共同认可的第三方仲裁机构,且具备独立的性质,负责污染导致的损失评估、责任认定、事故处理、资金赔付等各项仲裁工作。 相似文献
165.
溧阳电站整流锥施工难度大,支撑系统安全性的高低直接关系整流锥浇筑安全。为实施安全重点监控,基于人员操作、工作环境、设备设施、现场管理等四个方面,系统分析整流锥支撑系统施工安全影响因素;综合运用二元语义基本理论,集结专家语言评价信息,结合DEMATEL(传统决策试验和评价实验法)核心思路,提出一种考虑因素间关联性的影响因素识别方法;辨析溧阳电站整流锥支撑系统施工安全影响因素重要程度与因果关系。结果表明:现场监督是影响其施工安全最重要的外部因素,基本素质是最易影响其他因素的原因因素,验收管理是最易受其他因素影响的结果因素。 相似文献
166.
大跨度现浇钢筋混凝土建筑物中高支模设计施工是工程质量和安全的双重保证。某跨度14 m、长90 m、高10.5 m大跨度现浇钢筋混凝土建筑物屋面由10根主梁及若干井格次梁组成。以此重载荷的厂房为例,对其满堂支撑体系进行荷载设计及验算,在满足载荷力和稳定性的前提下,设计以核心支撑环节、拱卫加固卸荷支撑环节及一般支撑环节为一体的安全支撑体系,保证工程顺利完成,积累了此类设计的施工经验。 相似文献
167.
基于非结构模糊决策支持系统的建筑施工安全管理体系研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于建筑施工特点和前人的研究,确定建筑施工的安全管理要素及决策准则。运用非结构模糊决策支持系统确定建筑施工安全管理体系中各要素的权重,从而对各要素进行优先级排序。研究结果表明:建筑施工安全管理体系中各要素优先级排序为事故隐患排查与治理、现场监督、安全宣传、各级管理人员参与、安全教育培训、安全审查、建立健全安全政策。该研究为建筑企业进行资源优化配置提供了重要的依据。 相似文献
168.
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。 相似文献
169.
研究了左右双线矿山法隧道施工时的短期地面沉降。采用矿山法进行双线掘进,两隧道中心距13.2m,V级围岩CRD法进行施工,两侧隧道断面对称开挖。使用FLAC3D进行沉降分析,该软件能模拟地下隧道的掘进、支护和掌子面支护等。针对某地地质特征进行预测,这些特征是决定地面沉降量的关键因素。通过模拟左右双隧道对称掘进施工的暗挖隧道施工过程,得到了施工时的地面沉降规律,即沉降可分为两个阶段,且第一阶段沉降大于第二阶段沉降。最终为在市内建筑物密集区域修建地铁隧道提供安全可行的方法。 相似文献
170.
全尾砂絮凝沉降参数GA-SVM优化预测模型研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为了得到经济、高效的絮凝沉降参数,建立GA_SVM预测模型进行优化选择。在优选过程中,以供砂浓度、絮凝剂单耗和絮凝剂添加浓度作为输入因子,以沉降速度作为综合输出因子,通过室内试验,建立训练、验证样本集;建立支持向量机(SVM)回归预测模型,用训练集对模型进行训练,进而以验证集预测值的均方误差作为适应度函数,通过遗传算法(GA)对SVM模型参数进行优化选择,应用优化得到的SVM模型对絮凝沉降参数进行预测、优化。以湖南某铅锌银矿为例,通过建立的GA_SVM模型对全尾砂絮凝沉降参数进行预测,优选出该矿最佳絮凝沉降参数为:供砂浓度20%-25%,絮凝剂单耗8g/t,添加浓度009%。经实验对比,该模型对絮凝沉降参数预测结果的相对误差能控制在5%左右,精确度较高,可以作为絮凝沉降参数优选的一种新思路 相似文献