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。     

基于信息融合与GM的石油罐区安全监控预测模型

近年来,石油罐区安全事故发生频率呈不断上升趋势。为有效增强罐区安全监控预警系统监测数据的可靠性,并实现对事故的早期预警,基于多传感器信息融合技术和灰色模型(GM)理论,建立出石油罐区安全监控预测模型。首先,研究了基于递推最小二乘法改进的最优加权融合算法,并将其作为一级(特征级)融合模型,其次,介绍分析了灰色预测理论及GM(1,1)模型的实现过程,最后建立出基于GA-BP神经网络算法的二级(决策级)数据融合模型,并得到石油罐区安全监控预测模型。     

模糊综合评价法在疏散时间影响因素研究中的应用

人员疏散是一个复杂的运动过程,人员疏散时间受众多因素影响,具有一定的模糊性和随机性。该文将人员安全疏散作为一个系统进行分析,从疏散场所、疏散人员以及疏散环境三个角度分析影响人员疏散时间的因素,构建出人员疏散时间的评价指标体系。结合模糊综合评价法的基本原理和步骤,建立人员疏散时间影响因素的三级模糊综合评价模型,并应用该模型对某高层建筑火灾中影响人员疏散时间的因素进行模糊综合评价。     

2014~2017北京市气象条件和人为排放变化对空气质量改善的贡献评估

2014～2017年北京地区霾日数和污染日数逐年减少,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2年平均质量浓度下降,污染程度缓解,采暖期中的11～12月尤为明显.针对空气质量的显著改善,从气象条件的改善和减排措施两方面进行探讨分析,并结合数值模式和大数据挖掘技术实现气象和排放对大气污染贡献率的定量化研究.结果表明,2017年与过去3 a相比,平均风速增加7. 9%,≥3. 4 m·s~(-1)的风速频次最高(10. 6%),≥70%湿度日占比最小(25. 1%);其中,采暖期与过去3 a同期相比,小风日数减少8. 6%、大气环境容量指数和通风指数平均增加约11%,边界层高度以3. 2%·a~(-1)的速率升高,尤其11～12月各要素改善更显著,且该时段内2014年各因子变化与2017年相似.非采暖期(4～10月)累积降水量558. 3 mm,仅次于2016年,有利于污染物的清除和湿沉降.利用WRF-CHEM对霾和污染频发的12月进行模拟发现,气象要素的改变导致2017年12月北京PM_(2.5)质量浓度较2014～2016年同期分别降低5%、38%和25%.因缺少政府实际施行的减排方案,无法利用WRF-CHEM量化气象和减排的具体贡献率,因此借助大数据挖掘算法,基于K近邻算法(KNN)和支持向量机(SVM)模型对气象和减排对空气质量改善的贡献进行评估,结果显示2017年减少的霾日和重污染日,65. 0%归因于减排的贡献,35. 0%归因为气象条件的改善.可见,气象与生态环境部门应继续加强数据开放共享,科学开展气象条件预报与减排评估.     

基于回归支持向量机的指标规范值的水质评价模型

传统的回归支持向量机的水质评价模型不具有普适性和通用性,当指标较多时,模型的学习效率和求解精度均会受到影响.若适当设定3类水体(地表水、地下水和富营养化水体)各项指标的参照值及指标值的规范变换式,使不同指标的同级标准的规范值差异不大,从而可以认为用规范值表示的不同指标皆“等效”于某个规范指标.因此,可建立用规范值表示的任意m项指标组合皆适用的水质评价的回归支持向量机模型.通过实例对模型的实用性进行了效果检验,结果表明:用基于回归支持向量机的指标规范值的水质评价模型对河桥地表水、黑龙洞泉域地下水和山仔水库富营养化水体的水质评价结果与用BP神经网络评价法、模糊综合评价法和属性识别评价法的评价结果基本一致.     

太湖流域水资源可持续利用评价研究

为了全面了解太湖流域水资源开发利用状况,加强流域水资源综合管理,根据水资源可持续利用的涵义和太湖流域的实际情况,构建太湖流域水资源可持续利用评价指标体系,利用模糊综合评判法和灰色关联分析法分别对太湖流域2008年水资源可持续利用状况进行评价,两种模型计算结果均表明,2008年太湖流域水资源可持续利用处于中上水平,其主要制约因素主要表现在水环境状况和水生态状况问题较为严重。     

模糊识别在水质综合评价中的应用

应用模糊数学方法对水质进行综合评价,其关键问题是如何合理地确定各评价指标的权重．将最优权法引入模糊评价以确定各评价指标的权系数．通过求解权向量的最优解来确定各指标权重,可避免确定评价指标权重的主观任意性,增加评价结果的分辨性．实例计算与结果对比表明,该方法克服了各指标的权系数随实测样本的不同而变化和评价结果分辨性差的缺点,提高了模型的通用性和评价结果的可比性,同时也简化了多次重复确定权系数的工作量．     

近20年来中国典型区域PM2.5时空演变过程

近20年来PM_(2.5)污染严重制约了中国可持续发展.长时间序列历史监测数据的缺失阻碍了相关研究.为此,本文以四大典型区域2013~2016年的PM_(2.5)浓度监测值和2000~2016年MODIS AOD数据、边界层高度、温度等气象数据作为基础数据,将反向人工神经网络和支持向量回归机两种算法相结合,构建组合模拟模型,并利用地理空间分析技术实现近20年来PM_(2.5)浓度历史变化过程的情景再现.研究结果表明,组合模型具有较低的误差和更高的泛化能力;时空分析结果表明,2000~2010年京津冀和东三省PM_(2.5)浓度持续增长,珠三角PM_(2.5)浓度缓慢下降,3个研究区PM_(2.5)污染范围呈扩大趋势,长三角PM_(2.5)浓度值及污染范围基本保持稳定.2012年4个研究区PM_(2.5)浓度值降低且污染范围缩小,但2013~2016年PM_(2.5)浓度略微上升后又下降,高污染范围缩小,这与国家采取PM_(2.5)区域联防等治理措施有关.