基于BDD考虑共因失效的接触网系统可靠性分析

为分析共因失效对高速铁路接触网系统的影响，将二元决策图(Binary Decision Diagram，BDD)与共因失效理论引入到接触网系统可靠性分析中。利用逻辑相邻优先组合法(Logic Neighbor Priority Connect，LNPC)将高速铁路接触网系统的故障树模型转化为BDD模型并求取其可靠度表达式，利用隐式方法对考虑了共因失效的接触网系统可靠度进行计算，利用MATLAB绘制考虑共因失效和不考虑共因失效情况下接触网系统可靠度变化曲线。研究结果表明:提出的分析方法适用于接触网系统的可靠性分析，为接触网系统的可靠性分析提供了一定的理论依据。     

基于GM-SVR的小样本条件下化工设备可靠性预测

为了准确预测化工设备可靠性趋势，针对化工设备失效寿命数据为小样本的情形，基于灰色估计法与支持向量回归机在小样本数据处理中的优势，建立了失效寿命时间服从三参数威布尔分布的化工设备可靠性模型；结合GM（1，1）和SVR对模型进行参数估计，在压缩机可靠性分析中进行了实例应用，对比分析了最小二乘法、灰色估计法和GM-SVR的估计效果。研究结果表明:GM-SVR对威布尔分布参数的估计精度明显优于最小二乘法和灰色估计法，可以有效地应用于化工设备失效数据为小样本时的可靠性预测。     

晋宁磷矿高边坡对爆破振动的动态响应与安全分析

对晋宁磷矿东采区爆破振动对高边坡的影响进行了监测和分析研究。根据爆破振动监测数据,对质点振动速度进行回归分析,得出了爆破振动沿边坡的传播衰减规律。采用ANSYS/LSDYNA数值模拟软件对边坡建模,输入实测爆破振动波形后,研究爆破振动作用下高边坡的动态响应规律。根据数值模拟及实测结果,判断出爆破振动作用下边坡整体不会受破坏,为矿山后续的生产爆破提供了依据。     

基于移动监测和土地利用回归模型的上海市近地面黑碳浓度空间模拟

黑碳(BC)是大气污染物的重要组成部分,对空气质量与人类生活健康产生重要的影响.本研究采用移动样带手段开展上海市近地面BC浓度监测,分析其基本统计特征和空间分异性.在此基础上,利用土地利用回归模型(LUR),探讨人口密度、经济产值和交通道路网密度等因素对上海市近地面BC浓度空间分异的影响.结果表明上海市近地面BC平均浓度为(9.86±8.68)μg·m~(-3),空间差异明显,郊区[(10.47±2.04)μg·m~(-3)]比市中心地区[(7.93±2.79)μg·m~(-3)]高32.03%(2.54μg·m~(-3)).气象要素(风速和相对湿度)和交通道路变量(路网长度、省道距离、高速距离等)显著影响上海市近地面BC浓度(r为0.5~0.7,P0.01).基于气象和交通道路变量的LUR模型能较好模拟上海近地面BC浓度(调整后R2为0.62~0.75,交叉验证R2为0.54~0.69,RMSE为0.15~0.20μg·m~(-3)),其中100 m和5 km缓冲距离的LUR模型相对较优,在一定程度上表明上海市近地面BC浓度主要受气象要素和交通源的影响.本研究有利于加深对上海市BC浓度空间分布格局及其影响因素的客观认识,可为模拟和预测BC对人类活动和自然环境的响应机制提供科学依据和理论支撑.     

基于环境因子和邻近信息的土壤属性空间分布预测

为探索乡镇尺度上土壤属性空间分布预测的最佳方法,以江西省万年县齐埠镇为例,借助四方位搜索法、地统计学和遥感影像分析技术提取环境因子（地形因子和植被覆盖指数）和邻近信息[w（有机质）与w（速效钾）],构建OK法（普通克里金法）、RK1法（仅基于环境因子的回归克里金法）以及RK2法（基于环境因子和邻近信息的回归克里金法）对齐埠镇耕地表层（0~20 cm）土壤w（有机质）、w（速效钾）空间分布进行预测.结果表明:齐埠镇土壤w（有机质）平均值为35.03 g/kg,w（速效钾）平均值为96.73 mg/kg,均为中等空间变异性.对62个样点进行建模,16个测试样点进行独立验证的误差分析表明,RK2法对土壤w（有机质）、w（速效钾）预测结果的均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差较OK法分别降低了18.05%、18.01%、21.77%和7.25%、9.49%、9.84%;较RK1法分别降低了22.48%、20.91%、22.02%和9.27%、12.61%、13.52%.研究显示,RK2法明显提高了土壤w（有机质）、w（速效钾）空间分布模拟精度,并且存在改进和提高的空间.      

油品荧光特性的Logistic回归分析鉴别海上溢油的研究

用恒波长同步荧光法检测了280±2 nm、300±2 nm、332±2 nm 3个特征波长下的22种原油和12种燃料油的荧光强度,并以此作为变量,建立了快速定量鉴别海上溢油的原油和燃料油的Logistic回归模型。Hosmer-Lemeshow拟合优度检测值2.43小于15.51、其对应P值0.97大于0.05,说明建模数据的信息被充分提取和利用。风化前后油样的受试者工作特征曲线（ROC曲线）分析显示该鉴别方法准确性较高,曲线下边面积（AUC）大于0.9,灵敏度和特异性大于0.85。用15种非建模油样对所建立的模型进行验证,计算结果与实际情况吻合度较高,鉴别正确率达93%。此外,该模型也适用于油种风化后的鉴别。     

我国道路交通事故死亡人数预测与管理对策

结合2000—2015年我国道路交通事故死亡人数相关数据,对我国道路交通事故死亡人数的影响要素进行了研究;利用多元线性回归方法,建立和优化了道路交通事故死亡人数与交通事故影响要素的预测模型;利用事故树分析方法研究了交通事故影响要素的基本事件,并对基本事件微观影响要素提出了风险管理对策,可为我国道路交通安全决策、城市交通安全管理提供参考,为提高我国整体道路交通事故安全水平及事故应急管理提供理论根据。     

ABC算法优化SVR的磨损故障预测模型

目的为了提高故障预测的精度,针对支持向量回归SVR(Support vector machine for regression,SVR)参数选择困难的问题,提出一种采用人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法优化支持向量回归(SVR)的故障预测模型(ABC-SVR)。方法该模型先对样本数据进行重构,然后将故障预测误差(适应度)作为优化目标,通过ABC算法寻优找到最优的SVR参数,建立故障预测模型。最后通过实例仿真验证模型的优越性。结果采用ABC算法优化的SVR故障预测模型进行时间序列预测,能够较好地跟踪发动机滑油金属元素浓度的变化过程,并且能够提前2个取样时间预测异常情况的出现。结论 ABC-SVR模型有效解决了SVR参数选择难题,能够更加准确地表现故障变化规律,提高了故障预测精度。     

基于小波变换与传统时间序列模型的臭氧浓度多步预测

采用最大重叠小波分解与重构方法,将影响O3小时浓度的不同时间尺度的物化过程分离出来,以提高序列的光滑性.同时,选择合适的传统时间序列模型(如ARIMA模型等)来描述不同过程的序列特征,并分别拟合预报.最后,在建模中引入24 h季节项,以实现提前24 h-次性预测未来1d的O3逐时浓度.结果表明,预报的平均相对误差为12.92％,平均绝对误差和均方根误差分别为10.04 μ.g·m-3和13.98μg·m-3,预报值与实测值的相关系数和匹配指数分别为0.96和0.98.随着预测期的延长,预报误差仍处于可接受范围内.该方法同样适用于每日最大O3小时浓度预报,研究结果为发布天气预报式的空气质量预报提供了新思路,便于公众规划出行并减少大气污染暴露.