基于PS-InSAR技术的晋城矿区地表形变监测及地质灾害风险预警

地表形变是一种严重的地质灾害现象,不仅严重影响灾害区居民的日常生活,而且会造成巨大的社会经济危害,尤其在采煤区。针对传统地表沉陷监测方法费时费力、无法获取地表沉降面状信息、难以进行地表沉陷灾害评估的不足,基于高分辨率SAR卫星影像,利用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PS-InSAR)技术对山西省晋城市晋城矿区2018年1月至2018年12月期间地表沉陷进行监测,分析获取了该地区地表连续形变情况,并利用该技术获取的海量PS点建立支持向量机(SVM)地质灾害风险评估预警模型,对晋城矿区周边居民点地质灾害风险进行了识别和预测。结果表明：晋城矿区10个煤矿及其周边区域存在较大的地表形变;晋城矿区平均LOS向年平均地表形变速率范围为-37～30.3 mm/a; PS-InSAR技术在晋城矿区地表形变监测中具有可行性,且可以实现矿区地质灾害风险综合识别和预警。     

基于链式多重插补的WOA-ELM煤与瓦斯突出预测模型

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。     

浅谈以经济手段促进生物多样性保护

生物多样性是人类生存和发展的基础。2021年10月,《生物多样性公约》第十五次缔约方大会(COP15)第一阶段会议在我国昆明举办,引起了国内国际社会对生物多样性保护这一重要议题的广泛关注。近年来,国际社会的一个普遍共识是,必须调用好经济手段,才能实现社会各层面广泛参与,充分配置资源,达到保护生态环境、应对气候变化、维护生物多样性的目的。本文在梳理国际社会普遍采用的生物多样性保护经济措施包括基于政府财税、市场以及绿色金融手段等基础上,提出了我国以经济手段保护生物多样性的相关建议。     

MI和SVM算法在煤与瓦斯突出预测中的应用

为解决能用于煤与瓦斯突出预测模型的真实事故训练数据量小、数据集缺失严重的问题,提出采用数据挖掘多重填补(MI)算法填补事故数据中缺失参数,增大可用数据集,并将填补后的数据用于支持向量机(SVM)预测模型的训练与测试,选取K最近邻(KNN)算法与SVM进行对比.结果 表明:SVM数据填补前后的平均识别率分别为88.37％...     

支持向量机用于芳烃类化合物对芳烃受体亲和性QSAR研究

尝试将支持向量机(SVM)应用于3种典型芳烃类环境毒物(PCDD,PCDF和PCB)定量构效关系研究,通过对芳烃受体亲和性考察,结果发现该组样本的生物活性在一定程度上与分子电性距离矢量具有非线性联系.SVM对内部和外部样本都具良好稳定性能和预测能力:所得模型拟合、交叉检验、外部预测复相关系数及均方根误差分别为R2cum=0.922、Q2cum=0.825、Q2ext=0.834和RMSext=0.531将其与文献报道及多元线性回归、偏最小二乘、人工神经网络进行比较,结果表明对小样本、非线性问题SVM具较强拓展性及泛化能力,故在环境毒物评价和控制中具有广阔应用前景.     

基于SVR的含缺陷管道剩余强度研究

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....     

基于SVM的矿井通风阻力系数影响因素分析与预测

矿井通风阻力系数是通风安全最重要的基础参数之一,为了实现矿井通风阻力系数简单准确地预测,提出了利用支持向量机（SVM）来预测矿井通风阻力系数的方法。通过分析影响因子与矿井通风阻力系数的相关性关系,并利用MATLAB逐步建立单影响因素与矿井通风阻力系数、多影响因素与矿井通风阻力系数之间的SVM预测模型,对比分析各预测模型的相对误差,确定最佳矿井通风阻力系数预测模型,即当输入模型影响因素为巷道断面积、周长和支护方式时,预测相对误差小于10%的样本数占测试样本的76%,相对误差小于20%的样本数占测试样本的90%。结果表明:该预测方法在矿井通风阻力系数预测中是可行的,并具较高的准确性。     

基于MDE和分形优化SVM的周期来压预测

为了解决周期来压的预测问题,首先对已知支架周期来压荷载曲线使用多重差异进化算法(MDE)进行拟合,将每重拟合形成的单一正弦曲线与上次差余曲线(Ei)再作差余曲线(Ei+1)。将这些Ei图通过分形几何的盒子法计算维度和相关系数(r)。将每条Ei的维度、r和支架相对距离(L)作为输入值,对应的Ei的周期Ti、缩放系数Si和纵移系数Di作为目标值,使用支持向量机(SVM)进行训练。通过对维度和r规律的研究得到拟设置支架处荷载各Ei的维度和r,带入训练后的SVM模拟得到Ei的Ti、Si和Di,进而得到Ei的表达式。将上述Ei求和即为所求拟设置支架处的周期来压荷载。实例分析说明,该种方法预测结果可以大体反映支架周期来压的基本形式和变化规律。     

以“四化”巩固安全生产长效机制

<正>近年来,沈阳市的安全生产监管难度越来越大,如何创新监管方式,巩固安全生产长效机制,是摆在安监部门面前亟待解决的问题。2013年以来,沈阳市安全生产监管局以安全生产制度化、标准化、网格化、信息化的"四化"建设为核心,在巩固安全生产长效机制方面进行了探索实践。制度化是安全生产工作的依据首先是我们制定出台了《沈阳市安全生产条例》,明确了安全生产职责、机构、资金投入等规定,为全市安全生产工作提供了重要的法律支持和保障。在此基础上,又     

GIS在化工园区事故应急救援辅助决策中的应用

采用GIS平台与应急决策支持技术相结合,以园区高危工艺和重大危险源作为分析对象,开发化工园区安全管理系统中的应急救援辅助决策模块,针对园区内高危工艺或重大危险源事故后果预测与事故应急救援管理的科学性和有效性,扩展为对整个化工园区的事故风险管理与事故应急救援辅助决策支持。运用该模块可实现园区内突发事故后果预测、最优救援和疏散路径规划、应急辅助决策方案生成,有效提高化工园区事故救援的科学性和效率,减少人员伤亡和财产损失,提高化工园区安全管理水平。