基于在线监测和SWMM模型的合流制排水体制系统化提升方案评估研究

合流制溢流污染严重威胁着下游受纳水体的水环境质量.为科学评估基于海绵城市理念的合流制排水体制系统化提升方案在解决老城区合流制溢流污染方面的效果,以嘉兴市老城区为研究对象,采用在线监测技术和SWMM数学模型相结合的方式,对嘉兴市老城区合流制排水体制系统化提升方案进行了全面评估.经在线监测评估发现,完成海绵城市改造后,嘉兴...     

基于时频变换和卷积神经网络的结构损伤识别∗

为了解决将单传感器时域数据直接作为卷积神经网络（CNN）的输入所引起的损伤识别精度不高的问题，提出基于小波包变换（DWPT）和快速傅里叶变换（FFT）的卷积神经网络识别方法。以短钢梁桥现场试验测得的数据集为例，将单传感器数据样本分别进行 DWPT 和 FFT 变换，使用变换后的特征训练 1D‐CNN 网络，训练好的网络测试精度有明显的提升，其识别精度均高于多个传感器数据直接作为输入的识别精度。同时分析了对噪声样本和异源（结构上未曾参与网络训练的传感器）数据的识别情况，结果表明对含噪声样本先进行时频变换再训练网络能显著提升对噪声样本的识别精度，而且能改善训练好的网络难以对异源传感器数据进行识别的问题，最后通过卡塔尔大学看台现场试验数据进一步论证上述结论。     

基于DWT与SVM的风门开闭阶段识别方法

为解决因风门开闭导致的风速传感器数据异常波动与误报警问题，提出一种基于离散小波变换(DWT)与支持向量机(SVM)的风门开闭阶段识别方法。使用多尺度滑动窗口将传感器风速监测数据离散化为若干段不同尺度的子时间序列数据，利用统计方法与DWT,提取各尺度子时间序列数据中的统计特征与隐含的波动特征，建立SVM风门开闭阶段识别分类模型。为进一步优化识别结果，基于重叠度(IoU)规则合并、修正、组合、取优分类识别结果，再根据相似准则建立长度方向取变率为2、整体相似比为1∶16的相似试验模型，开展风门开闭扰动试验，验证方法的可行性。结果表明：在测试集上的识别准确率较高，对于风门开闭时间的识别准确率可达到90.08%,风门开闭阶段的划分准确率可达到71.05%,优化滑动窗口尺度数量，可继续增加方法识别的准确率。     

基于小波去噪-卡尔曼滤波的供水管网爆管检测

在应用卡尔曼滤波进行爆管检测时，若受到监测误差、用水量随机波动等因素形成的背景噪音影响会导致误报率偏高，进而带来爆管检测系统鲁棒性较低的问题。鉴于此，对原始卡尔曼滤波进行了改进，首先采用小波函数对监测数据进行处理，其可以成功将周期循环信号中的有效信号及噪声信号分解至不同频域，然后使用硬阈值函数去噪后再对信号进行重构；最后利用卡尔曼滤波对重构后的信号进行爆管检测。研究结果表明：通过小波去噪，重构的信号中噪声信号占比显著降低，且信号与有效信号相似性更大；利用实际管网数据验证发现，所提算法可成功应用于实际管网爆管检测且与卡尔曼滤波相比，信号持续稳定，无剧烈波动且误报次数由6次降至0次，极大提高了爆管检测系统鲁棒性。     

基于机器学习的公交驾驶员事故风险识别及影响因素研究

为从公交驾驶员群体中识别出易发生事故的风险公交驾驶员，结合某市公交公司营运安全管理系统数据库、百度应用程序接口(API)及网络爬取技术，并应用K近邻算法补充缺失值，获取42条线路及1 893名驾驶员的数据；基于驾驶员、车辆、线路特征、违规行为、事故、管理等基本特征变量构造派生变量；采用包括递归特征消除、有惩罚项的逻辑回归、随机森林的集成方法选择特征；采用极致梯度提升(XGBoost)等6种机器方法分别建立分类模型，并采用贝叶斯方法优化超参数。结果表明：在构建的6个分类模型中，XGBoost方法构建的模型其受试者工作特征(ROC)曲线下的面积(AUC)评估结果最佳；运用贝叶斯方法优化模型，可以在一定程度上提升ROC的AUC指标；对于风险公交驾驶员预测准确率达到98.66%,运营单位还可以根据自身情况权衡虚报率与命中率代价。此外，车辆服役时间、违规次数等特征对于事故风险具有明显的非线性影响。     

1950～2019年中国季节平均最高气温时空演变特征及其大气环流影响定量化分析

全球变暖和人类活动加剧引起区域气候不稳定，高温事件发生频次和持续性增强，生态环境保护和经济社会发展面临严峻威胁.采用Mann-Kendall检验法和一元线性回归法探讨1950～2019年中国季节平均最高气温(AMT)时空演变特征，并结合线性相关、偏线性相关以及小波分析揭示中国各季节AMT与大气环流间的联系.结果表明：(1)时间尺度上，各季节AMT均呈显著上升趋势，春、夏、秋和冬季AMT上升幅度分别为1.21、0.08、1.81和0.25℃,其突变时间主要集中于20世纪90年代至21世纪初.(2)空间分布上，除夏季以外，其它季节AMT平均变化率由南向北逐渐增加，但其增加程度各不相同，其中春冬季节东北和西北地区变化速率最快.(3)各季节AMT与大气环流因子间存在复杂关系，其能量强度在不同时频域上具有显著差异.其中太平洋年代际涛动与夏季AMT呈显著负相关，北大西洋涛动对夏秋冬季AMT变化产生较大程度正向驱动，北极振荡对各季节AMT均具有明显正向驱动作用，厄尔尼诺-南方涛动因年份不同对春夏季AMT的短期变化存在显著正向或负向影响.研究结果可为我国制定科学有效的气候变化应对方案提供理论依据和技术...     

基于连续小波变换的土壤重金属含量反演模型

文章以博斯腾湖西岸湖滨绿洲土壤重金属Cr、Ni、Zn为研究对象，采用偏最小二乘回归、支持向量机和人工神经网络模型，通过连续小波变换，优选高光谱数据与土壤重金属含量的特征波段，构建研究区土壤重金属含量的高光谱反演模型。研究结果表明：（1）连续小波变换后，土壤重金属Cr含量相关性由0.24提高到0.45；土壤重金属Ni含量相关性由0.31提高到0.45；土壤重金属Zn含量相关性由0.31提高到0.51;(2）土壤重金属Cr、Ni、Zn含量的高光谱特征波段主要位于400～900、1 400～1 600、2 000～2 200 nm。（3）连续小波变换与人工神经网络相结合的模型精度最优，其土壤金属Cr含量的建模集和验证集的R²分别为0.91和0.84，均方根误差(RMSE)为2.40和3.91；土壤金属Ni含量的建模集和验证集的R2分别为0.91和0.84，均方根误差(RMSE)为2.40和3.91；土壤金属Ni含量的建模集和验证集的R²分别为0.88和0.82,RMSE为1.64和2.43；土壤重金属Zn含量的建模集和验证集的R2分别为0.88和0.82,RMSE为1.64和2.43；土壤重金属Zn含量的建模集和验证集的R²别为0.90和0.81,RMSE为5.20和5.93；连续小波变换结合人工神经网络模型比最小二乘和支持向量机2种模型，适合研究区土壤重金属Cr、Ni、Zn含量的反演。     

李克强对全国安全生产电视电话会议作出重要批示强调 不断提升防范化解重大安全风险能力 切实维护人民群众生命财产安全

新华社北京1月17日电国务院1月17日召开全国安全生产电视电话会议。中共中央政治局常委、国务院总理李克强作出重要批示。批示指出:安全生产重于泰山。2021年,经过各方共同努力,全国安全生产形势总体稳定,同时风险挑战仍然很多.     

面向液氨泄漏应急救援区域的XGBoost预测方法研究

液氨发生泄漏事故后，随着扩散距离的增加，会对人员和环境造成严重的危害。为便于发生泄漏事故后，快速展开应急救援工作，对液氨泄漏事故应急救援区域预测方法开展研究。通过PHAST(Process Hazard Analysis Software Tool)软件模拟液氨泄漏事故工况，建立基于极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting XGBoost)的液氨泄漏应急救援区域预测模型。利用网格搜索结合K折交叉验证进行超参数调优，并与随机森林、决策树模型性能进行对比分析。研究结果显示：以预测ERPG-2标准下液氨泄漏扩散距离为例，XGBoost模型预测性能最佳；与决策树和随机森林相比，XGBoost模型的E_MAPE分别减少了4.19个百分点和2.37个百分点，E_RMSE分别减少了66.74和2.93;基于优化后XGBoost模型液氨泄漏事故应急救援区域预测模型，预测结果R²为0.997 8,E_RMSE为50.37,E_MAPE为2.61%,基本满足工程实践应用。     

管道腐蚀深度预测的优化灰色GM(1,1)模型建立及应用

管道腐蚀深度是腐蚀行为研究的重要内容，准确预测管道腐蚀深度变化规律对于保障管道的安全运行意义重大。针对传统GM(1, 1)模型背景值计算方法的不足，提出了一种基于二次多项式变换结合背景值优化的改进灰色模型，通过实例对比分析了改进模型和传统模型预测精度的差异。结果表明：当建模样本数为7时，传统模型、改进模型一(采用二次多项式变换方法所建模型)、改进模型二(采用二次多项式变换结合背景值优化方法所建模型)预测所得的平均相对误差分别为5.33%、4.00%和3.731%,因此改进模型二的预测精度高于改进模型一和传统灰色模型；当建模样本数分别为8和9时，改进模型二的预测精度仍最高，因此采用的背景值优化方法有助于提升改进模型一的预测精度；改进模型用于预测管道腐蚀深度完全可行，且所用方法具有计算简单、精度高的优点。