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122.
为获得某金矿尾砂胶结充填材料最优配比,基于试验结果,以海水比例、灰砂比和料浆质量浓度为输入参数,以充填体强度、塌落度及泌水率为输出参数,建立了充填配比与其响应量的高斯过程回归模型,分析了不同因素对充填性能的影响程度;采用遗传算法对高斯过程回归模型进行多目标参数优化,获得了Pareto非劣解,在此基础上,引入多属性决策的TOPSIS法对Pareto非劣解进行方案优选,确定了充填最优配比。研究结果表明:高斯过程回归模型相对误差值均小于6%,可靠性高;灰砂比及料浆质量浓度对充填性能影响较为显著,采用海水作为充填水源将降低充填体的强度;经优化后的充填配比与试验结果相符。 相似文献
123.
利用EXODUS建立隧道的仿真场景,确定疏散人群仿真参数,并将出口工效OPS作为评价疏散效率的指标,分析不同火灾发生位置对疏散时间的影响。采用K-means算法分别对火灾发生位置和人群疏散通道位置进行聚类,并建立基于两者影响下的出口工效模型,通过对该模型求偏导,得出隧道火灾发生位置和人群疏散通道选择之间的关系。研究结果表明:火灾发生位置越接近人行横通道,疏散时间波动越大,人行横通道和隧道入口的疏散时间随人群疏散区域分界线变化,当火灾发生距人行横通道20~110 m时,变化明显,当距140~350 m时,变化平稳;出口工效OPS总体呈现不稳定的阶梯状变化趋势;火灾发生位置和人群疏散通道的最优位置呈线性递减关系。研究结果可应用于隧道应急指挥中心管理人员制定有效疏散路径和采取诱导分流人群措施。 相似文献
124.
为了对风险形式多样化的电网进行全面客观的评估,提出了一种基于博弈赋权和灰色关联投影的电网综合风险评估方法。首先,通过分析现代电网面临的风险因素,从网架结构、运行状态、能源供给3个方面重新构建了风险评估指标体系;其次,基于博弈赋权模型融合指标主观权值与客观权值,最大化消除了单一赋权法造成的权值偏差;然后,通过灰色关联投影模型计算风险指标样本在理想解上的投影,并以风险指标样本对负理想解的优属度来表征电网综合风险大小;最后,通过案例分析验证了所提方法的有效性和正确性。研究所得电网综合风险评估结果具有合理性和可靠性,对电网调度规划决策的形成具有一定的指导作用。 相似文献
125.
拓扑指数在定量结构生物降解性关系中的应用 总被引:10,自引:3,他引:10
本文采用二氧化碳生成量实验,对训练组有机物,利用逐步回归分析程序,从计算和十四种分子连接性指数中筛选出与生物降解性最为相关的分子结构描述参数,建立定量结构-生物降解性关系模型,其相关系数为0.931,利用该模型对预测组质的预测结果表明,此模型对芳香化合物的好氧生物降解性具有良好的预测能力,其正确预测率达83.3%。 相似文献
126.
建立营养物参照状态是河流水污染控制的关键问题之一。系统论述了参照状态的各种内涵,重点分析了国外建立河流营养物参照状态的各种方法及优缺点,并分析了其在中国的适用性。最后,提出了河流营养物参照状态的进一步研究的重点。参照状态根据允许人类活动影响的程度可有多种含义:最小干扰状态、历史状态、最少干扰状态和最佳可达成状态。其中,最少干扰状态和最佳可达成状态在现实管理中具有一定程度的可操作性。参照河流百分比法是建立营养物参照状态的首选方法,但中国水环境污染形势严峻,参照点变得越来越少。当参照点不存在时,一般河流百分比法是参照河流百分比法的替代方法,然而一般河流百分比法和参照河流百分比法的匹配性关系并不完全保持一致。由于栖息地退化等因素对生物完整性的影响程度可能比营养物浓度更大,生物响应法在实际应用中是非常困难的。流域模型法虽然有众多优点,但是数据要求较高,并且常用流域模型的机理与中国有较大差距,在中国应用的结果具有较大的不确定性。综合考虑中国水环境污染现状和数据要求,以多元线性回归模型为代表的简易模型方法在中国应有最大的适用性。然而,环境因素与营养物质间的关系往往都是非线性的,今后应着重研究建立河流营养物参照状态的多元非线性回归模型方法。此外,还应加强季风河流营养物参照状态的季节性差异与年际差异研究,并在全国层面上根据自然因素划分适当规模的生态区,分区确定各生态区的河流营养物参照状态。 相似文献
127.
128.
以西宁市供水量各规划水平年值为基础,在分析原始数据序列的基础上,进行供水量的预测模型研究。提出两种供水量预测方法,即一元线性回归模型及灰色预测模型,并分别进行了实例计算与分析,同时与西宁市规划部门供水量预测值进行了比较。研究结果表明,灰色预测模型较一元线性回归模型为优,可作为西宁市规划水平年的供水量预测模型 相似文献
129.
国内外的实践和研究表明,以改善生态环境为绿化的主要目标,是城市现代化建设的必然要求;建成以林木为主、多种植物、多种效益的绿色系统,是城市绿色建设的必然选择;而回归大自然,回到森林环境之中,则是人类社会的共同愿望. 相似文献
130.
针对飞机部件周期控制律电加热防除冰的应用,提出基于机器学习以预测电加热防除冰表面温度的变化趋势.依靠大型结冰风洞及其电加热防除冰控制系统完成防除冰试验,获得有效的试验数据,以通、断电周期为分割单元,将试验数据划分成验证集和训练集.根据电热防除冰过程的换热情况,构建样本的特征参数,利用机器学习的有监督学习方式,选择KNN近邻回归算法和局部线性加权回归算法预测温度变化率,再转换为温度,得到的温度变化与测量数据的线性相关性达到80%以上的高相似度结果,表明使用机器学习可快速预测电热防除冰部件的表面温度变化趋势,且不同的回归算法针对模型不同测温点位置的预测效果存在差异. 相似文献