深度学习方法在上海市PM2.5浓度预报中的应用

为提升PM_2.5浓度预报能力,尤其是对PM_2.5重污染的预报能力,以中尺度气象-化学耦合模式系统（WRF-Chem）为基础,结合中尺度WRF气象预报数据、地面及高空气象观测数据、PM_2.5浓度观测数据,基于人工智能深度学习序列到序列的算法建立了上海市PM_2.5统计预报模型.结果表明,人工智能深度学习算法（Seq2seq）明显修正了WRF-Chem模式由于模型非客观性造成的偏差,提高了上海市PM_2.5浓度的预报能力;该算法优化和修正了WRF-Chem模式结果,并通过检验发现可以使PM_2.5浓度预报值与实况值间的相关系数由0.51上升至0.79,均方根误差由25.9μg/m³下降至15.01μg/m³.而单独使用套索法（Lasso）线性回归算法对WRF-Chem模式优化效果不理想.基于Seq2seq的PM_2.5浓度预报修正模型能够有效提升预报精度.     

基于灰色系统理论的济南市建筑废物产量预测

首先以建筑面积核算法对济南市2000~2017年建筑废物产量进行了估算,然后以估算值作为原始数据,建立了灰色GM（1,1）预测模型.最后对未来5a济南市建筑废物产量进行了预测.经验证,模型精度等级达到优秀级.结果表明,灰色GM（1,1）预测模型可以准确地预测济南市建筑废物的年产量,预测表明济南市建筑废物平均产量将从2018年的860万t,增加到2022年的1000万t.     

基于配额指标重要性视角的中国碳排放配额再分配

提出用与碳排放“同步变化程度”来衡量配额指标重要性的思想,对中国各省份碳排放配额进行再分配.首先在公平和效率原则基础上选取碳排放的影响因素作为分配指标,其次采用灰色关联分析法分别测算出各地区各指标与碳排放量的同步变动程度,以得到各地区各指标在配额分配中的比重.最后测算出我国29个省区2020~2030年的碳排放配额与排放空间.结果表明,人口基数及经济发展指标对各地碳排放有较强的同步变动关联性,因此应该被赋予更高的权重;配额最多的地区包括广东、北京、江苏、山东、上海,最少的地区则包括宁夏、贵州、青海、吉林、新疆.盈余分析发现,北京地区的碳排放空间有较多盈余;浙江等5个省区已达较饱和状态;山东等4个省区则处于较严重的溢出状态,在未来10年内需承担较重的减排压力.     

基于小波分解和SVM的大气污染物浓度预测模型研究

针对大气污染物浓度的精准预测问题,运用小波分解将污染物浓度一维序列分解为高维信息,结合气象及污染物浓度数据,构建了基于小波分解的支持向量机预测模型.最后将模型应用于长沙市2018年PM_2.5和O_{3-8 h}的浓度预测.结果表明：①在其他参数不变的条件下,该模型在平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、均方根误差（RMSE）、一致性水平（IA）和相关系数（R）指标上均优于未经小波分解的预测模型;②在考虑其他污染物对PM_2.5浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了5.57%、9.91%和3.44%,有着更小的误差;③在考虑气象因素对O_{3-8 h}浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了1.59%、3.54%和0.82%,同样也有更小的误差.由此可以看出,本文所提模型能够有效预测大气污染物浓度,为相关研究提供了方法参考.     

应城市农村居民点人口和用地规模预测

预测2020年应城市的农村居民点人口规模和用地规模。分别利用自然增长法、时间序列分析法和灰色系统等方法预测2020年应城市的农村人口规模;利用人均定额指标法预测2020年应城市农村居民点的用地规模。研究结果显示:(1)利用自然增长法预测2020年应城市农村人口规模为62.74万人;(2)利用时间序列分析法预测2020年应城市农村人口规模为64.4万人;(3)利用灰色系统法进行微分方程模型拟合,预测2020年应城市农村人口规模为65.48万人;(4)通过以上三种方法的预测结果比较得出2020年应城市农村人口的平均规模为64.2万人;(5)利用人均定额指标法预测2020年应城市农村居民点用地规模将达7704 hm~2。研究结论为应城市城乡建设用地增减挂钩项目开展奠定坚实基础。     

随机应用下的锂离子电池剩余寿命预测

目的为模拟海洋工程与水下科考装备电池的真实使用情况,进行随机电流放电下的锂离子电池老化实验,通过高斯过程回归模型进行电池剩余寿命预测。方法从数据驱动方法中选取具备不确定性表达能力的高斯过程回归模型,选定核函数后通过训练数据来优化超参数建立预测模型。用随机应用下的电池充放电循环实验数据验证预测结果。结果与SE核函数相比,基于Matern核函数的模型预测效果更优。训练数据越多,预测起始点越大,模型预测绝对误差越小、MAPE与RMSE值更低。对两种不同实验温度、不同随机电流放电模式下的三组电池,模型预测绝对误差大多在40 cycle内,MAPE与RMSE值分别低于0.06、0.09,均能实现准确剩余寿命预测。结论对于随机应用下的锂离子电池剩余寿命预测,高斯过程回归模型具备高精度与适用性。     

基于GM(1,1) Markov的危化品道路运输事故与交通事故预测及关系研究

为准确预测我国危化品道路运输及交通2类事故数量趋势,探究其内在联系,在单一的灰色GM（1,1）模型基础上与马尔科夫过程组合形成灰色GM（1,1）—马尔科夫预测模型,以2013—2017年2类事故数量的原始序列探讨了该组合预测模型的实际应用,采取平均相对误差、均方差比值、小误差概率对模型进行精度检验。研究结果表明:在组合预测模型较优情况的研究中,2类事故数量历年来波动性相似,因危险化学品自身的性质、包装和装卸使得2类事故量变化频率存在偏差;2018—2019年的危化品道路运输事故分别为485起和480起,交通事故分别为225 294起和234 454起。     

双盲消防灭火救援演练模式构建

为了构建双盲消防灭火救援演练模式,提高消防指战员的临机决策能力。通过分析医学双盲实验的要点和优势,总结双盲消防演练的关键要素,并根据演练的一般环节和双盲的特点构建演练框架,将演练模式分为演练计划、演练准备、演练实施3个阶段。演练中按照时间梯度向演练者发布信息流、建立信息不对称性,演练者根据获得的信息分析、判断初始情景的危险程度,预判灾情的发展趋势,进而开展救援行动;评判者对演练者的处置过程和结果进行客观评价,依据设计评价指标,利用灰色关联度综合评估演练过程的方法。研究结果表明:通过双盲演练模型可以最大程度地避免演练评判者的主观影响,训练和检验消防指挥员信息获取、临机决策等能力,从而提高消防救援队伍的应急水平。     

冶金生产企业风险分级研究

冶金行业存在诸多风险,对其进行风险分级研究可以更好地做好预防工作。首先对冶金企业的危险有害因素进行了辨识;其次,建立冶金企业风险指标体系;最后,运用MATLAB与灰色变权聚类分析法计算风险等级。结果表明,违反操作规程的风险等级最高,是影响冶金企业生产风险级别的最高指标,遵守操作规程是企业安全工作的管理重点。     

煤自燃特性及自然发火预测预报指标体系研究

以梁宝寺矿3号煤层为背景,采用色谱吸氧法和氧化动力法对其自燃倾向性进行了对比分析。同时,通过煤氧化升温热解实验对其升温过程中各气体随温度的变化规律进行了分析,以实验所得和灰色关联分析所得定性和定量相结合的方式,优选出了不同温度阶段煤自然发火预测预报所对应的第一、第二和第三预测指标,建立了煤自然发火预测预报体系,为有效抑制该矿及同类矿井火灾的发生具有重要意义。