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为了提高缺失数据下煤与瓦斯突出预测准确率,提出1种基于链式支持向量机多重插补(MICE_SVM)的鲸鱼优化算法(WOA)-极限学习机(ELM)预测模型,以淮南朱集矿区为例,选取5个煤与瓦斯突出影响指标作为模型特征,采用提出的MICE_SVM算法插补突出事故数据中缺失值,利用WOA优选ELM输入层权值及隐含层阈值,构建煤与瓦斯突出预测模型,将插补后数据用于WOA-ELM模型的训练与测试,并与其他模型的预测效果对比。研究结果表明:MICE_SVM插补前、后的有突出数据预测准确率分别为83.02%,90.41%,MICE_SVM显著提高了有突出预测准确率,对无突出和整体的预测准确率提高不明显;数据插补后WOA优化ELM对无突出、有突出和整体的预测准确率分别为97.94%,96.25%,96.48%,较优化前分别提高了5.79%,5.84%,5.55%,数据插补后WOA-ELM为最佳预测模型。 相似文献
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以北京市某典型单建式人防工程为研究对象,利用MIDAS GTS NX有限元建模,开展土-结构相互作用三维非线性地震反应分析。结果表明:随着输入地震动幅值的增大,结构峰值加速度随墙高逐渐增大;结构的层间相对位移随地震动强度的增大而进一步增大,最大层间位移角在规范要求范围内;对于典型单建式人防工程结构而言,中柱的内力反应最大,是结构抗震的薄弱环节。分析内容揭示了单建式人防工程在地震作用下的反应规律,研究结果为工程的抗震性能评估和抗震设计提供参考。 相似文献
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《四川环境》2021,40(4)
利用2015~2019年云南省16个州市29188个空气质量日报数据进行数理统计,采用克里金插值法及Daniel趋势检验法分析AQI (空气质量指数)及主要污染物浓度的时空变化特征,探讨近5年云南省城市空气质量时空变化特征及其影响因素。结果表明:(1) 2015~2019年云南省SO_2、PM_(2.5、)PM_(10)浓度呈下降趋势,NO_2浓度保持基本稳定,O_3浓度呈显著上升趋势,各年间空气质量综合指数值波动较小,且逐年改善。(2) 2019年O_3-8h作为超标污染物占比达57.52%。云南省PM_(2.5)年均值相对较高区域面积略有减少,O_3年均值相对较高区域面积显著增加。(3)云南省PM_(2.5)与PM_(10)月均值呈现冬春高夏秋低的变化规律,O_3月均值为春季单峰高值,SO_2月均值整体趋势平稳变化幅度不大。(4)云南省AQI值及平均能见度和平均降水量呈显著负相关(P0.01),AQI值与平均气温及平均风速不存在显著相关性。研究显示云南省空气质量优良逐年改善,污染类型由颗粒物污染转为以颗粒物和臭氧为特征的复合型污染。空气质量受气象条件影响,能源结构优化、污染物总量减排等措施对空气质量改善起到积极作用。 相似文献
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构建绿色消费综合指数,形成系统的评价和考核体系,对构建激励约束并举的绿色消费政策体系具有重要意义。基于消费的资源环境影响构建绿色消费综合指数,并运用该指数对北京、天津、上海的绿色消费现状进行实证分析,同时对我国各省份(不包括香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾地区)绿色消费指数的平均水平(简称我国平均水平)进行估算。结果表明:(1)北京、天津、上海和我国平均水平的绿色消费综合指数均呈波动上升趋势,在2015—2017年达到峰值;(2)从北京、天津、上海横向比较来看,北京市的绿色消费综合指数一直处于领先水平,上海次之,天津市除个别年份外,整体居于末位,仅从指数来看,与我国平均水平基本相当;(3)生活二氧化碳排放量、公共交通水平、环境基础设施建设投资等指标在不同地区间差异显著,是现阶段影响我国绿色消费综合指数差异的主要原因。 相似文献