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91.
模糊支持向量机(FSVM)综合了模糊理论和支持向量机(SVM)的学习理论,不仅继承了SVM在小样本情况下所具有的较强识别能力的特点,并且比SVM拥有更好的学习能力。在FSVM算法中,每个样本被赋予一个隶属度值,使得构造目标函数时不同的样本有不同的贡献,达到最大限度的消除噪声或者孤立点的效果。运用了灰色关联分析(GRA)对煤与瓦斯突出指标进行提取,引入了一个合适的模糊隶属度函数,并在此基础上提出了基于FSVM的煤与瓦斯突出预测的模型,通过实际数据的验证和其他预测方法的对比,证明了FSVM模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求。最后,将FSVM和传统SVM对同一组数据进行训练,证明了FSVM相比较传统SVM拥有更高的精确度。 相似文献
92.
噪声是纺织业的主要职业危害之一。纺织企业生产车间的噪声不仅会影响到纺织生产的效率、工人的工作能力及安全,还会对纺织工人的健康造成危害,甚至导致职业病。以南方某纺织企业为研究对象,对其生产车间的噪声进行了调查测量,并采用职业病作业危害、职业接触风险评估二种评价方法,对该企业各生产工序的噪声职业危害进行风险评价,得出评价结论,从声源、声传播途径、个体防护及管理制度四个方面提出了降噪措施,以便更好地加强防治,预防减少噪声职业危害。 相似文献
93.
全尾砂絮凝沉降参数GA-SVM优化预测模型研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为了得到经济、高效的絮凝沉降参数,建立GA_SVM预测模型进行优化选择。在优选过程中,以供砂浓度、絮凝剂单耗和絮凝剂添加浓度作为输入因子,以沉降速度作为综合输出因子,通过室内试验,建立训练、验证样本集;建立支持向量机(SVM)回归预测模型,用训练集对模型进行训练,进而以验证集预测值的均方误差作为适应度函数,通过遗传算法(GA)对SVM模型参数进行优化选择,应用优化得到的SVM模型对絮凝沉降参数进行预测、优化。以湖南某铅锌银矿为例,通过建立的GA_SVM模型对全尾砂絮凝沉降参数进行预测,优选出该矿最佳絮凝沉降参数为:供砂浓度20%-25%,絮凝剂单耗8g/t,添加浓度009%。经实验对比,该模型对絮凝沉降参数预测结果的相对误差能控制在5%左右,精确度较高,可以作为絮凝沉降参数优选的一种新思路 相似文献
94.
95.
为了提高相关向量机(RVM)在区域滑坡敏感性评价中的预测能力,提出了基于二阶锥规划的多核相关向量机 (SOCP-MKRVM)预测模型。以四川省低山丘陵区为例,选取了8个滑坡孕灾因子训练RVM预测模型,并分别运用受试者工作特征曲线(ROC)和滑坡点密度2种方法对预测结果进行验证。通过与单核RVM模型的对比分析,结果表明:SOCP-MKRVM模型提高了对区域滑坡敏感性的评价能力,预测精度提高到71.33%,ROC曲线下面积达到0.741,滑坡点密度分布更加合理,两低敏感区之和为0.89个/100 km2,两高敏感区之和为6.54个/100 km2。 相似文献
96.
Leakage diagnosis of hydrocarbon pipelines can prevent environmental and financial losses. This work proposes a novel method that not only detects the occurrence of a leakage fault, but also suggests its location and severity. The OLGA software is employed to provide the pipeline inlet pressure and outlet flow rates as the training data for the Fault Detection and Isolation (FDI) system. The FDI system is comprised of a Multi-Layer Perceptron Neural Network (MLPNN) classifier with various feature extraction methods including the statistical techniques, wavelet transform, and a fusion of both methods. Once different leakage scenarios are considered and the preprocessing methods are done, the proposed FDI system is applied to a 20-km pipeline in southern Iran (Goldkari-Binak pipeline) and a promising severity and location detectability (a correct classification rate of 92%) and a low False Alarm Rate (FAR) were achieved. 相似文献
97.
将人工合成的5个相连的XRE(Xeobiotic response element)和minimal CMV(Human cytomegalovirus)启动子,插入载体pEGFP-1,构建得到载体pXRE5-EGFP.以pXRE5-EGFP转染人胃癌细胞SGC-7901,经过筛选得到一株受2,3,7,8-四氯代二苯并二英(2,3,7,8-tetrachlorodibenzo-p-dioxin,TCDD)诱导表达绿色荧光蛋白的细胞系XRE5-SGC-7901.将XRE5-SGC-7901细胞株暴露于不同浓度TCDD(0、250、500pg·mL-1)中,发现TCDD暴露组XRE5-SGC-7901细胞中绿色荧光蛋白的表达量显著升高,且与TCDD暴露浓度呈正相关.新构建的细胞株具有二英类化合物诱导表达绿色荧光蛋白的功能. 相似文献
98.
为探寻安全隐患的内在特征,加深安全管理人员对安全隐患的理解,提升安全管理效率。以潞安集团司马煤业有限公司2009—2015年安全隐患记录为数据源,利用Word2Vec模型构建安全隐患词向量模型,从模型中获取各类安全隐患主要相关词,利用桑基图解释安全隐患在不同隐患地点、生产作业单位的特征分布,并进一步揭示相关安全隐患的细节特征。结果表明:词向量模型能有效发掘安全隐患特征,桑基图能突出呈现安全隐患的关键信息流动。上述措施有助于管理人员深刻理解安全隐患数据中蕴含的潜在规律,为煤矿安全隐患排查治理工作提供依据,指导安全管理实践。 相似文献
99.
100.
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. 相似文献