不同优化模型在餐厨垃圾厌氧消化中的应用与比较

采用正交试验设计,响应面设计以及基于BP神经网络的遗传算法模型,对餐厨垃圾厌氧消化产沼气的操作参数进行优化,并比较分析这3种模型的优化效果。结果表明,采用正交试验设计模型,当接种比、含固率、初始pH分别为3、8%和9时,沼气产量最大,实际产量为1 015 mL/gTS,并且这3个因素对产气量的影响顺序为接种比>初始pH>含固率;采用响应面设计模型,当接种比、含固率、初始pH分别为2.42、8.62%和8.49时,最大沼气产量为1 049.85 mL/gTS,实际产量为1 029.5 mL/gTS,接种比对产气量的影响极其显著;采用基于BP神经网络的遗传算法模型,当接种比、含固率、初始p H分别为2.66、8.06%和8.87时最大产气量的预测值和实测值分别为1 085.8 mL/gTS和1 067.25 mL/gTS,实测值分别比正交设计模型和响应面设计模型的实测值提高5.15%和3.67%,表明在餐厨垃圾厌氧消化产沼气参数优化实验中,采用基于BP神经网络的遗传算法具有更高的准确度。     

北京市大气重污染过程中AQI的时空扩散特征及其预测模型

通过对北京市大气重度污染时段AQI与气象因子分析,探讨AQI的时间和空间变化特征,并建立了AQI的空间预测模型。结果表明:1)风速>2.5 m/s,且持续时间长(超过5 h)时,AQI曲线特征呈现倒"V"型。若其在1.7 m/s中部>北部,4 d后则中部>南部>北部。3)各方向上中部和北部的AQI预测模型中幂函数模型精度最高,且两者受西南方向的影响最大。     

基于神经网络的碳排放预测及影响因素分析

基于新疆1995—2014年农业生产碳排放源,建立碳排放关系数据库。应用广义神经网络(generalized regression neural network,GRNN)构建了排放量预测模型,结合平均影响值(mean impact value,MIV)方法对碳排放影响因素进行量化。结果表明:1)GRNN模型预测碳排放的平均绝对百分误差和拟合优度分别为2.7860%和0.8720;2)新疆人口、人均GDP、农业贡献值、农机总动力和农户固定资产投资等因素对农业生产碳排放的影响程度分别为0.6210、0.2377、0.3698、0.8500和0.1000。该成果可为新疆碳排放总量分析和影响因素量化方面提供参考。     

城镇污水处理服务费定价研究

合理的污水处理定价是污水处理服务费科学拨付的重要保证。由于信息的不对称性,目前污水处理服务费经常不够真实合理。故以广东省35座采用A~2/O及其变形工艺的城镇污水处理厂为对象,分别运用成本费用函数模型和神经网络模型进行成本拟合,建立城镇污水处理服务费定价模型,以期为广东省城镇污水处理服务费定价提供指导。结果显示,神经网络模型拟合精度整体高于成本费用函数模型,两种模型均可用来确定污水处理服务费价格。     

小型城市污水排放量预测模型研究——以楚雄市为例

针对小城市污水排放量历史数据较少,城市发展变化较大的特点,以楚雄市为例,提出了基于污水排放来源以及生成机理的预测方法。根据历史人口增长趋势以及城镇化率进行城区人口综合预测,运用定额法根据不同行业用水特点预测城市用水量,结合城市污水排放特点对楚雄市近期以及远期城市污水排放量进行科学合理的预测,并对预测结果进行了分析,可为城市发展规划提供决策参考。     

基于遗传神经网络的除湿机故障诊断与寿命预测

目的识别除湿机的性能状态和预测吸附剂的剩余寿命。方法针对除湿机故障过程缓变的特点,提出一种基于数据驱动的遗传神经网络模型。首先,为解决设备失效程度划分模糊的问题,由5个热力参数组成反映吸附剂劣化程度的特征向量,关联分析得到除湿机的5类故障模式。其次,利用遗传神经网络建立状态参数和故障模式的映射关系。最后,对表征设备吸附能力的主参数进行外推预测。结果训练好的诊断网络可准确地识别出设备的劣化程度及其演变过程,预测网络的预测精度非常高。结论该方法可有效地实现对除湿机的故障诊断与预测。。     

电晕放电辐射信号的特征提取和模式识别方法研究

目的研究电晕放电辐射信号的特征提取和模式识别方法。方法在分析信号特征提取方法的基础上,对实测的电晕放电辐射信号特征提取,利用概率神经网络开展电晕放电辐射信号目标识别,检验特征提取的有效性。结果以奇异值作为输入特征量的PNN在整体上效果更优,稳定性好,对两类不同放电辐射信号的正确识别率均可达到80%以上,并且当输入特征量个数达到10个时,对实测样本的正确识别率均达到了最高值。电晕放电的正确识别率为96.7%,火花放电的正确识别率为93.3%。结论该方法能基本满足实际放电信号的识别应用。     

基于T-S模糊神经网络的大沽河水质变化特征分析研究

基于T-S模糊神经网络,利用大沽河2010年-2015年水质监测数据,选取溶解氧、化学需氧量、高锰酸盐指数、氨氮、总氮、总磷对水质具有重要影响的6项指标,建立适用的水质评价模型,对大沽河水质变化特征进行分析.结果显示:上游水质评价结果明显优于中游、下游水质评价结果,网络评价水质等级变化趋势同真实指标数据变化趋势一致.验证结果充分表明了T-S模糊神经网络用于水质变化特征分析是可行、有效的.     

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。     

军用物资集装箱内部低温环境条件研究

以天津和齐齐哈尔两个低温地区军用物资集装箱运输为背景,分别对两个地区的集装箱内部温度变化及大气温度等数据进行测试并对比分析。对齐齐哈尔地区的数据进行回归分析,建立了集装箱内部温度模型,预测出集装箱内部最恶劣的低温极值范围,为危险军用物资集装箱安全储运提供理论依据,并提出了相应的对策及建议。