基于关联向量机回归的水质预测模型

提出了一种基于关联向量机回归的水质时间序列预测模型,并以该模型对氢离子浓度指数(p H值)、溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(CODMn)和氨氮(NH3-N)4种重要水质指标进行预测.首先采用国家环保部发布的四川攀枝花龙洞水质自动监测数据进行实验,对该模型的有效性进行了验证;然后将关联向量机回归预测模型与支持向量机回归预测模型进行比较.为了比较不同核函数的预测效果,实验中预测模型的核函数分别采用了线性函数和高斯函数.实验结果表明,关联向量机回归模型的预测效果不亚于支持向量机回归模型;且在给出预测值时,还能同时给出预测结果的可信程度.     

Changes in distribution patterns of weed species richness in agricultural lands on Qinghai-Tibet Plateau under climate change北大核心CSCD

农田杂草是阻碍农业生产的主要因素之一.明确农田杂草丰富度分布格局对农业生产管理具有重要意义.以青藏高原农田杂草为研究对象,利用物种分布模型探讨基于县域尺度的农田杂草物种丰富度分布格局及其未来(2050s)的变化,利用逐步回归筛选影响物种丰富度的环境因子,基于传统最小二乘法(OLS)和地理加权回归模型(GWR)分析环境因子对农田杂草物种丰富度的影响,并对两种分析方法进行比较.结果显示:(1)分布在青藏高原的农田主要杂草有51科284种,其中59种单子叶杂草、222种双子叶杂草、135种一年生杂草和149种多年生杂草.青藏高原农田杂草物种丰富度呈由西向东递增的变化规律,物种丰富度中心(丰富度值为167-194)主要集中在一江两河、河湟谷地和川西北等地区;(2)全球气候变化背景下,未来(2050s)青藏高原农田杂草物种丰富度整体呈由东南向西北方向增加的趋势,其中SSP1-2.6情境下最多增加43种,SSP5-8.5情境下最多增加49种;(3)GWR模型优于OLS,其结果表明青藏高原农田杂草物种丰富度的主要驱动因子是最冷季平均温、太阳辐射和最干月降水量,上述变量对杂草丰富度的影响存在明显的空间差异性,其中最冷季平均温由南向北逐渐从负向影响转变为正向影响.太阳辐射整体在青藏高原东部边缘等地区对农田杂草丰富度起正向的影响,在藏东南、青藏高原北部边缘等地区起负向的影响.最干月降水量对整个研究区域起负向影响,并表现出影响力由南向北逐步递增的趋势.上述结果表明青藏高原农田杂草物种丰富度调查不足,实际观测到的丰富度值明显低于当前气候下潜在的丰富度值,存在低估现象.当前气候背景下的农田杂草物种丰富度中心分布地区在未来仍是重点监管对象,且未来青藏高原部分地区作物可能面临新的杂草入侵风险.建议未来研究应注重于青藏高原粮食主产区农田杂草群落结构和功能调查、杂草和作物种间关系、耕地尺度上丰富度驱动因子分析等方面,为区域杂草管理和防治提供充分科学依据.(图6表2参53)     

基于多模态信息融合的心理负荷评估

为了相对稳定地识别人员是否处于心理负荷状态,设计并实施含能材料起爆作业心理负荷诱导试验。首先对心理负荷诱导情况进行判断,然后分别采集27名被试在静息状态和实施含能材料撞击起爆作业状态下的眼动、心率变异性(HRV)和脑电信号(EEG),通过正态性检验和假设检验获得心理负荷表征指标并进行统计功效分析,依据表征指标,采用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)算法建立多模态信息融合的心理负荷评估模型,最后采用被试工作特征曲线(ROC曲线)分析各模态组合和分类器的心理负荷识别性能。研究结果表明：双模态(眼动+EEG)下SVM算法和3模态下RF算法评估性能和稳健性较高,多模态信息组合具有优异的识别效果。     

基于支持向量机的化工工艺安全评价模型构建及优化研究

为解决现阶段基于风险分级的安全评价方法仍存在着高维数据处理不当、评价智能化程度不高等问题,创建支持向量机的安全评价模型,利用核函数解决安全评价因子分类问题,粒子群算法(PSO)寻找最适合模型的正则项C,进一步提升安全评价模型的正确率,形成适用高维数据的化工工艺安全评价方法。研究结果表明：该模型与经典支持向量机模型和BP神经网络评价模型相比具有更高的正确率,研究结果对借用机器学习来创新安全评价理论及工程应用具有现实意义及理论价值。     

北京市能源消费与经济增长关系的协整检验分析

采用协整分析并建立向量误差修正模型（VECM）检验了北京市1980～2008年能源消费与经济增长之间的因果关系.结果表明,北京市能源消费与经济增长之间存在长期均衡状态,体现为从经济增长到能源消费单向的因果关系.经济对能源的长期与短期弹性分别为0.44和0.12,北京市1980～2008年GDP年均每增长1%,带动能源消费增长约0.4%.经济发展对能源消费提升是滞后的,能源消费并不是经济增长的一个强的外生变量.研究结论能够对北京市制定节能减排目标以及促进区域经济发展提供重要参考依据.     

后京都时代全球碳排放权配额分配模拟研究

采用自底向上和自顶向下两种建模方法,构建了一个全球碳排放权配额分配模型.通过对排放水平控制方案、单一原则方案和加权原则方案的情景模拟和分析,结果发现:当前全球试图通过气候谈判制定的减排方案是一种排放水平控制方案.由于在减排方式、基准年份和减排比例方面各国仍无法统一,该方案具有很大的不确定性.虽然单一原则方案可在某一指标上体现公平,但各区域对不同原则的偏好程度差异悬殊,甚至在某些原则下可能出现极端的分配结果,如人均累计碳排放均等原则.与前两类方案相比,加权原则方案更具公平性、可行性、可扩展性和可操作性.实施加权原则方案应尽可能多地涵盖不同原则,并以投票方式决定相关原则权重.     

两种新型流域非点源污染负荷估算模型的比较

为探索简单快捷、实用性强的流域非点源估算模型,基于降雨量差值法的基本思想,应用径向基函数(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)2种技术,以渭河流域历年降雨量资料为基础建立了相应的流域非点源污染负荷估算模型.并将2种模型估算结果与相关分析法估算结果进行了比较,综合分析渭河流域历年径流量与三者所推得的历年点源负荷的标准差.结果表明,支持向量机的估算结果最为合理,且计算简单,操作便捷,具有实用价值.     

Application of a trapezoidal fuzzy AHP method for work safety evaluation and early warning rating of hot and humid environments

Hot and humid environments are prevalent in many industries. People working in hot and humid environments are at great risk of specific heat-related disorders, the productivity decrease and safety problems. In order to guarantee workers’ health and safety, safety evaluation and early warning rating of the hot and humid environments are studied in this paper. The fuzzy analytic hierarchy process (AHP) method is proposed to evaluate the work safety in hot and humid environments. Trapezoidal fuzzy numbers are adopted to handle inherent uncertainty and imprecision of the data involved in decision process. Within the proposed methodology, a decision group is firstly established. A safety evaluation framework containing three factors (work, environment, and workers) and ten sub-factors are established. The fuzzy weights of the factors and sub-factors are calculated based on the pair-wise comparisons. Then the fuzzy evaluating vectors of the sub-factors and factors can be calculated according to the initial evaluation data. Therefore, the comprehensive safety index, safety grade and early warning grade can be determined. An example is given to demonstrate the proposed method. The results demonstrate the engineering practicability and effectiveness of this method in extreme environment evaluation.     

基于最优加权的道路交通事故组合预测模型

针对各种单一灰色预测方法存在的局限性,建立了一种基于最优加权的灰色组合预测方法。根据我国道路交通事故的发展情况,建立了GM(1,1)模型和Verhulst模型相结合的组合预测模型,运用最优加权法确定了组合预测模型的权重系数。利用2001—2007年我国道路交通事故数据死亡人数数据,对建立的灰色组合预测模型进行了预测。预测结果表明,组合预测模型比单一的GM(1,1)模型和Verhulst模型具有更高的预测精度。     

模糊综合评判在达州市环境空气质量评价中的应用

运用模糊综合评判的方法,选取二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物作为评价因子,参照我国环境空气质量标准,通过建立各污染物的隶属函数和权重集,计算出各污染物的隶属度和权重分配系数,进而对达州市空气质量进行模糊综合评判。并将模糊综合评判法与空气污染指数分析所得结果进行比较。