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1.
基于RF-LSTM的鸡舍恶臭气体预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
2.
3.
4.
Random walk modeling of wake dispersion for the exhaust tower of an underground tunnel in urban area 总被引:1,自引:0,他引:1
IntroductionRecently,someinstallationswithspecialconstructionforextractingcontaminantgas,suchasanexhausttoweroftheundergroundtunnel,etc.weresetupinurbanandindustrialcomplexareas.Theeffectsoftheseconstructionsontheflowandtherebyonthelocaldispersionoft… 相似文献
5.
航空维修差错分析及其管理 总被引:4,自引:2,他引:4
航空维修差错是诱发或直接导致飞行事故最重要的原因之一 ,对维修差错进行分类和分析有助于航空安全。笔者在分析航空维修环境变化的基础上 ,基于Reason模型构建了维修差错分类与诱因分析的框架 ,并结合机务维修的实际情况 ,对框架所包括的不安全行为、不安全行为的先兆、不安全的管理及组织因素进行了初步编码。文章还简要论述了维修差错的管理技术 ,指出借助框架编制详细的差错分类与分析编码系统是发展的方向。 相似文献
6.
7.
基于安全仪表系统共因失效机理的定性分析,在单一冲击下的RPS模型基础上,以泊松分布作为冲击的先验分布,建立了多冲击下考虑共因失效的安全仪表系统可靠性模型;采用基于专家经验和估计的方法,对模型参数进行估计;并通过定量分析确定出影响系统共因失效的最大冲击因子,为降低系统共因失效对可靠性的影响提供辅助决策支持。将改进的多冲击RPS模型的可靠性分析结果与β模型和PDS模型进行比较,验证了该模型的工程准确性。 相似文献
8.
9.
采用大气边界层模式和随机游动扩散模式相连接的模拟方法,对上海市拟建的交通隧道排气口附近街道建筑物区域的气流分布和废气排放物浓度场进行了数值模拟分析,设计了6种方案,并按不同的废气排放形式,分别分析了街区的地面污染物质量浓度分布.结果表明,在建筑物存在的情况下,排风口造成的地面污染物质量浓度的最高值会很大,可达0.44 mg/m3,若换成排风塔,则为0.13 mg/m3; 没有建筑物的情况下,由排风口和排风塔造成的地面污染物最高质量浓度分别为0.11 mg/m3,0.4 mg/m3.当风速增大,质量浓度会降低,最大值分别从0.44 mg/m3降为0.2 mg/m3,和从0.13 mg/m3降为0.1mg/m3.分析表明,建筑物附近的气流特征对污染物扩散会起引导作用: 垂直方向上,导致污染物从高空被带入地面; 水平方向上,使得污染物在下风向堆积; 当风速增大时,地面污染物质量浓度值降低.同时研究表明,对排风塔污染物散布起主要作用的是水平方向的气流结构,而对排风口的污染物散布起主要作用的则是其附近建筑物的背风侧的气流下洗效应和水平流场,因此建筑物背风侧有可能成为重污染区. 相似文献
10.
Chou CJ 《Environmental monitoring and assessment》2006,119(1-3):571-598
Statistical analyses were applied at the Hanford Site, USA, to assess groundwater contamination problems that included (1) determining local backgrounds to ascertain whether a facility is affecting the groundwater quality and (2) determining a ‘pre-Hanford' groundwater background to allow formulation of background-based cleanup standards. The primary purpose of this paper is to extend the random effects models for (1) assessing the spatial, temporal, and analytical variability of groundwater background measurements; (2) demonstrating that the usual variance estimate s
2, which ignores the variance components, is a biased estimator; (3) providing formulas for calculating the amount of bias; and (4) recommending monitoring strategies to reduce the uncertainty in estimating the average background concentrations. A case study is provided. Results indicate that (1) without considering spatial and temporal variability, there is a high probability of false positives, resulting in unnecessary remediation and/or monitoring expenses; (2) the most effective way to reduce the uncertainty in estimating the average background, and enhance the power of the statistical tests in general, is to increase the number of background wells; and (3) background for a specific constituent should be considered as a statistical distribution, not as a single value or threshold. The methods and the related analysis of variance tables discussed in this paper can be used as diagnostic tools in documenting the extent of inherent spatial and/or temporal variation and to help select an appropriate statistical method for testing purposes. 相似文献