基于RF-LSTM的鸡舍恶臭气体预测研究

以鸡舍氨气为研究对象,对鸡舍氨气预测模型进行了研究.首先,利用随机森林算法（RF）对影响鸡舍氨气浓度的环境变量进行重要性排序,选取温度、湿度、光照、气象温度、降雨量作为模型的输入变量;在此基础上,构建了基于长短时记忆神经网络（LSTM）的鸡舍氨气浓度预测模型,并将提出的预测模型应用于江苏省宜兴市某养鸡场的氨气浓度预测中,并与LSTM模型、RF-Elman模型和RF-BP模型进行了对比实验,结果表明,基于RF-LSTM模型的预测效果最好,其平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）分别为0.9183、4.9637%和1.4262;同时,为了验证该模型的性能,本文还实现了不同时间尺度的鸡舍氨气浓度预测,提前2h、3h、4h、5h氨气预测的平均绝对误差（MAE）分别为1.6218、2.1991、2.8553和3.0677.本文提出的预测模型提高了鸡舍氨气浓度的预测精度,可为减少鸡舍恶臭气体排放提供科学依据.     

随机振动响应峰值因子的预计理论研究

简要介绍了超越概率理论、超越频次理论、损伤等效理论和功率谱密度(PSD)的时域拟合理论等4种常见的峰值因子预计理论,并基于三角级数提出了一种新的预计理论。结合试飞加速度数据样本,对比分析超越频次理论、PSD时域拟合理论和三角级数理论的预估精度。研究表明,上述4种常见的预计理论本质上属于统计学理论;PSD时域拟合理论预计的峰值因子波动较大,峰值因子与归一化次数满足高斯分布;三角级数理论的预估精度较高,但缺乏离散峰个数的合理判据。     

Estimating Trophic State Proportions of a Regional Lake Population: Are Larger Samples Always Better?

During the summers of 1991–1994, the Environmental Monitoringand Assessment Program (EMAP) sampled 344 lakes throughout thenortheastern United States using a proportional stratified sampling design based on lake size. Approximately one-quarter ofthe 344 lakes were sampled each year (4 years) for totalphosphorus to determine the proportion (and associated95% confidence intervals) of the northeast lake population 1ha (11,076 ± 1,699 lakes) that was in oligotrophic,mesotrophic, eutrophic, or heupereutropic (4 classes) conditionaccording to the total phosphorus criteria of the North AmericaLake Manegement Society. Estimates for the second, third, andfourth yr were developed as cumulative of the previous yrsamples and the current yr samples for the northeast as a wholeand for each of its three ecoregions (4 regions). New confidence intervals were computed for each cumulative yrcondition estimate. This produced a total (4 years × 4classes × 4 regions) of 64 cumulative yr tropic conditionestimates. Confidence intervals for 21% of these estimates didnot shorten with increased sample size. This phenomena raisedquestions about the accuracy of estimates based on cumulativesampling procedures. We explain why and how the phenomenon comesabout with both straight random and proportional randomsampling. Further, we present an example of the effects thisphenomenon has on lake tropic state condition estimates in thenortheastern United States.     

建筑物尾流区气流与污染物扩散的数值计算

采用了细网格非静力能量闭合边界层模式和随机游动模拟方法建立了一套分析建筑物尾流流场和污染物扩散的数值模拟系统．作为应用研究的例子，在对某城市地下交通隧道排废气的风井塔尾流区流场和浓度场进行风洞流体物理实验的基础上，利用所建的模拟系统对风井塔尾流区气流和污染物扩散特征进行研究．结果表明，所建的模拟系统的模拟结果与风洞试验的结果吻合较好，对一些小尺度带有明显湍流不均匀性的流场和局地空气污染物散布的情况有较好的模拟效果和良好的应用前景．     

序批式反应器的水力停留时间的理论探讨

根据液龄分布函数是二元函数的观点．推导出了当进、出水流量是时间的函数时，反应器的水力停留时间的通用积分式和离散式；然后得出了序批式反应器(SBR）的水力停留时间(HRT)具体表达式，并分析了用现有方法计算其水力停留时间所产生的误差．结果表明，最大相对误差rmax仅与充水比λ有关．且呈正相关关系．取典型值λ=0．4时，rmax高达25％。     

随机模拟在常州运河水质规划中的应用

以常州运河的水质规划为实例,讨论了确定性水质模型的随机模拟。讨论中引进了主观概率和客观概率的概念,用泰勒级数确定客观概率分布,用可能最大机率法估计主观概率分布,并给出了在实施不同规划方案时的水质概率曲线和水质达标的保证率。计算结果表明,使水质恶化的各种随机因素的作用不容忽视,各种水污染治理措施只能降低水质超标的风险水平。     

南水北调中线不同调水方案下的汉江水华发生概率分析

为评估南水北调中线工程对汉江中下游水华的影响，从汉江水华的成因机理分析入手，提出了汉江水华发生概率的计算模型．该模型由河流一维水动力学模型、水体富营养化模型以及随机数生成模型组成，它不仅可以模拟汉江水华的发生机理，而且可以对诱发水华的各种因子进行随机抽样组合，从而求出中线调水不同方案实施后汉江水华的发生概率．计算结果表明，在现状情况下汉江水华的发生概率为9．2％，南水北调中线各调水方案（无引江济汉工程）实施后，汉江水华发生的概率将有一定程度的增加，而如果调水方案与引江济汉工程同时兴建将大大减少汉江水华发生的概率．最后提出建议，汉江自身的水污染治理是减少水华发生概率的最根本措施，而丹江口水库和引江济汉工程的联合调度将会减小汉江水华发生的概率．     

Random walk modeling of wake dispersion for the exhaust tower of an underground tunnel in urban area

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＲｅｃｅｎｔｌｙ，ｓｏｍｅｉｎｓｔａｌｌａｔｉｏｎｓｗｉｔｈｓｐｅｃｉａｌｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｆｏｒｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｃｏｎｔａｍｉｎａｎｔｇａｓ，ｓｕｃｈａｓａｎｅｘｈａｕｓｔｔｏｗｅｒｏｆｔｈｅｕｎｄｅｒｇｒｏｕｎｄｔｕｎｎｅｌ，ｅｔｃ．ｗｅｒｅｓｅｔｕｐｉｎｕｒｂａｎａｎｄｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｃｏｍｐｌｅｘａｒｅａｓ．Ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｔｈｅｓｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓｏｎｔｈｅｆｌｏｗａｎｄｔｈｅｒｅｂｙｏｎｔｈｅｌｏｃａｌｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎｏｆｔ…     

水入渗条件下边坡破坏离心模型试验研究

水的人渗能对土体强度产生较大的影响,它是造成边坡破坏的一个主要因素.不同含水量土质边坡的离心模型试验表明:边坡的破坏类型与其含水量大小有关,且主要存在两种破坏类型:一种是含水量较小时形成的拉裂缝破坏,另一种是含水量较大时形成的整体滑塌破坏;同时,含水量与边坡的最大稳定高度呈非线性关系.进一步的损伤力学分析表明,随着土体含水量的增加,损伤变量增大,并存在一个突变点;通过同离心模型试验结果比较,发现该突变点对应的含水量可作为两种破坏类型的判据.     

可变情报板对交通安全的影响分析

目前,可变情报板作为最基础、最常用的诱导信息发布平台被大量安装在道路两侧。一方面,它在一定程度上分散了车辆的聚集,减少了车辆的巡游;而另一方面,由于对可变情报板的设置、显示等方面的研究不足,它对交通安全带来了一定的影响,或者诱导效果并不理想。笔者主要围绕北京市西直门桥周边的可变情报板进行调研,从多个方面分析了可变情报板对交通安全的影响,列出了主要的影响因素,如刷新频率、视认性等,并给出了一定的量化指标。