灰色均生函数模型及其在航空装备事故预测中的应用

提出一种航空装备事故的灰色均生函数组合预测模型。该方法先建立给定事故时序的灰色GM(1,1)模型,然后再利用残余信息构建均生函数模型。从算例结果可看出,该模型建模过程简单,预测精度总体上好于灰色马尔柯夫预测模型,更优于单独使用灰色模型的预测精度。从而表明:将灰色GM(1,1)模型和均生函数模型有机结合,由前者揭示航空装备事故的发展趋势,后者描述其随机摆动特性,能够较好地刻画航空装备事故的发展变化规律,为航空装备事故提供了一种可行的预测方法。     

企业安全投入的预测与优化

运用灰色系统预测方法及科布道格拉斯生产函数,来解决生产投入过程中的安全投入的确定以及各个分项安全投入之间的比例问题。希望能够引起企业对安全投入的重视,提高企业的经济效益和保障社会的可持续发展。     

一致激励条件下非线性工程场地地震动相干函数分析

在地震动过程中,土介质中的剪切波速往往出现显著的降低现象,体现出强烈的非线性性质。本文将随机振动的虚拟激励原理、土非线性分析的等效线性化方法与工程波动理论散射问题的求解方法相结合,建立了开放系统中一致激励条件下考虑岩土介质非线性的工程场地地震动随机场数值模拟方法。该方法将随机输入下的波动分析问题转换为虚拟激励下的确定性波动分析问题,非线性土体峰值剪应变的统计特征可通过剪应变均方差和峰值因子获得。结合具体算例及M on te—C arlo模拟方法对所提出方法的合理性进行了验证,在此基础上应用该方法对一致激励下实际工程场地的地震动相干性进行分析,结果表明场地的局部条件对地震动相干性有重要影响。     

关于RosinRammler粒径分布函数的研究

Rosin Ramm ler分布函数是最常用的描述粉尘粒径分布的一种形式 ,本文对表达式中系数 a与指数 n之间的关系进行了分析 ,导出了二者之间的关系式。     

甘肃民勤湖区水资源的合理利用

本文基于民勤湖区水资源贫乏、生态环境严重恶化的情况,提出了水资源合理分配利用的具罚函数 LP-DP 模型。模型解算结果表明,在维持一定粮食产量的条件下,发展林牧业可充分利用土地资源,提高经济效益,促进生态环境良性循环和可得到现有水资源的保证。     

矿井(煤矿)通风系统安全度

分析了矿井（煤矿）通风系统的安全性,提出了评价矿井通风系统安全性的指标,确定了矿井通风系统安全性等级。     

基于规范变换与误差修正的回归支持向量机的环境系统预测

为了建立不同环境系统皆能规范、统一、简洁、实用的回归支持向量机预测模型,针对传统的回归支持向量机预测模型存在结构不能普适、规范和统一及用于大样本、多因子预测会出现学习效率低、求解精度差的局限,提出适用于环境系统预测量及其影响因子参照值和规范变换式的设计原则和方法,使规范变换后的影响因子皆"等效"于同一个规范影响因子;为提高样本的预测精度,还提出预测样本的模型输出的误差修正法.在对环境系统的预测量及其影响因子进行规范变换的基础上,由有m个规范影响因子的每个建模样本生成m个"等效"训练样本,从建模样本中,选择各影响因子的最大规范值组成训练样本集的"参考样本",计算核函数中每个训练样本相对于"参考样本"的范数;并应用优化算法优化模型参数,建立适用于预测量及其影响因子规范值的仅有2个或3个支持向量的两种简单结构的回归支持向量机预测模型.将基于规范变换的两种简单结构的回归支持向量机模型与相似样本误差修正法相结合,用于河津大桥监测断面6个样本的COD月平均值预测,并与多种传统预测模型和方法进行了比较.结果表明:对同一个预测样本,两种模型的预测值十分接近;此外,两种预测模型用于6个样本预测,其相对误差绝对值的平均值分别为2.09%、2.79%,均远小于传统的投影寻踪回归预测的41.63%、支持向量机预测的40.99%、灰色神经网络预测的25.94%和马尔可夫预测的10.16%;而两种预测模型对异常样本预测的最大的相对误差绝对值分别为5.85%、5.13%,更加远远小于传统的4种预测模型的169.07%、180.45%、68.44%、41.96%.两种基于规范变换的回归支持向量机预测模型简洁、普适、规范和统一,避免了"大样本数困难",提高了学习效率和模型的预测精确度,对其他预测建模法也有借鉴作用.     

基于Copula函数的茶园土壤铜锌空间协同效应研究

揭示茶园土壤Cu、Zn空间协同效应对有效预防和治理土壤Cu、Zn污染,保障茶叶品质具有十分重要的作用。论文以江浙两地典型茶叶种植区为研究区,运用Copula函数对土壤Cu、Zn含量协同关系进行模拟、Kriging/IDW插值法进行空间估计、标准差椭圆模型进行空间效应分析。结果表明：1）研究区茶园土壤Cu、Zn含量二元频率直方图呈“J”型,具有上尾相关、下尾渐近独立的特征,其上尾相关系数λup及Kendall、Spearman秩相关系数分别为0.345 4、0.273 5、0.396 0,表明二者具有显著的正向相关性,建议加强土壤Cu、Zn含量监测,提升预警,避免复合污染;2）土壤Cu、Zn含量整体水平协同程度较高,局部因不同主导因子影响协同程度较低,应强化土壤Cu、Zn污染全域协同治理及局地因情施策的效果;3）Copula函数、Kriging/IDW估计以及标准差椭圆模型测算结果能相互印证,3种方法结合可更全面客观地反映两者的空间协同效应,为土壤Cu、Zn污染防治提供参考依据。