简介：本文基于环境风险预测分析的基本思想,应用模糊图、灰色系统、非线性回归、随机过程和可靠性系统工程理论和方法,探讨了环境风险预测的数学模型.给出了环境风险预测的双向模糊图模型、灰色马尔夫预测模型及非线性回归模型,这些模型的应用为环境风险评价和环境风险管理提供了科学依据.

简介：一些基于重金属形态的生物毒性机理模型被广泛应用于水体和陆生生态系统,例如：自由离子活度模型（FIAM）、生物配体模型（BLM）和生物膜电势斯特恩双电层模型（GCSM）,但不同模型的应用效果之间还缺乏系统比较。本研究选取小麦作为受试生物,采用水培实验进行了镉对小麦根伸长的毒性测试,通过数据分析软件对实验数据进行非线性拟合,分别建立了3种模型,并从根毒性、根表面吸附镉和根中富集镉3个方面对3个模型的预测能力进行了比较。除此之外,选取苹果酸和柠檬酸2种有机配体,研究了配体对镉生物毒性的影响。结果表明,Ca（2＋）和H＋对Cd的根毒性存在竞争效应,而Mg（2＋）、K＋和Na＋未发现竞争效应。由于BLM模型同时考虑了镉的自由离子态浓度和竞争离子的影响,在预测镉对杨麦13号根毒性和生物体内富集量时效果最好。而FIAM和GCSM模型由于计算中仅考虑了离子活度的影响,缺乏对竞争离子保护效应的考虑,因此预测效果相对较差;此外,Cd对小麦根毒性的主要受扩散过程控制,而非跨膜过程,这可能也是FIAM模型和GCSM模型预测不佳的原因之一。同时结果还发现有机配体存在时尽管降低了溶液中镉的离子活度,但未显著影响镉毒性,进一步证明了扩散过程对Cd毒性的影响。以上结果为评价和预测镉的陆生生态毒性提供了基础数据和模型依据。

简介：摘要：在供电企业发展的过程当中，会受到较多因素的影响，而电费回收便是影响供电企业发展的主要风险，不仅会影响到群众的生活质量，还会对供电企业的经济效益造成影响，所以供电企业应该注重电费回收风险的解决，促进供电企业的良好发展。该文章讲述了电费回收风险预测，以及规避策略。

简介：本文以煤层坚固系数(f)为例,对预测瓦斯突出指标的临界值进行分析探讨。

简介：灰色预测是环境污染预测应用相当广泛的方法。根据文献报道，基于Matlab和Excel实现灰色预测中存在着占用内存、单元格填埋计算公式等等的不足，因此提出了一种基于VBA在Excel下编写宏程序轻松实现灰色预测的方法，并将其运用到北海市地表水污染物预测。结果表明，本程序简短，操作方便，计算结果准确可靠，彻底把用户从繁琐的手工操作中解放出来。

简介：日本理化学研究所等机构宣布,他们研发了一种利用超级计算机和尖端气象雷达提前半小时左右预测短时强降雨的方法.理化学研究所和大阪大学等机构的研究人员,利用日本超级计算机“京”分析最尖端的相控阵气象雷达观测到的庞大数据,每隔30秒就能对分辨率为100米的观测数据进行分析和模拟,从而实现了对局地短时强降雨的高精度预测,可提前30分钟左右预报局地短时强降雨.

简介：目前国内外还没有对不同火险条件下草原火险时空发生概率的研究，而这方面研究对草原火灾管理对策和防火救助应急预案的制定具有重要意义。根据呼伦贝尔草原火灾统计月报表和相关气象、社会经济资料，利用Logistic回归模型建立草原火险预测模型，对草原火险进行了空间上的预测。结果表明，日平均风速、日降水量对草原火险影响较大；以2005年所有火灾案例对草原火险预测模型进行检验，研究表明，该预测方法具有较高的可靠性，可为火灾管理和减灾决策的制定提供指导。

简介：针对应用于实际工业化的树脂固定床吸附研究较少,而与之相关的固定床吸附穿透曲线可以用来确定固定床吸附操作参数,为固定床的设计和实际操作提供指导。通过对恒定波振荡理论和吸附等温方程的联合,来预测固定床吸附穿透曲线;并研究了不同操作条件对大孔弱碱树脂吸附对硝基酚穿透曲线预测模型的影响。以期望为树脂固定床的设计和实际工业应用产生指导意义。

简介：  摘要：随着电力市场供需格局日趋复杂，电气负荷呈现出更强的波动性和不确定性，这使得火力发电厂迫切需要解决一个核心挑战，即如何借助精密的电气负荷预测手段，来科学合理地调整锅炉与汽轮机的运行调度方案。本文聚焦于此，旨在借助先进的电气负荷预测技术，精心构建一套能够有效应对负荷变化的锅炉与汽轮机调度优化策略，旨在双管齐下，既降低成本支出，又提升发电设施的运行效能。

简介：摘要

简介：针对油田开发过程中大气污染源点多面广的特点，选用适当的大气环境预测方法已成为问题关键，使用网格处理，分别计算点源(高斯模式)和面源(H—G模式)的污染贡献量，得到预测鲒果，并佐以百色油田的应用实例，得出：多源扩散模式(H—G模式)可以反映油田开发多源污染的叠加效果；H—G模式计算简便，要求参数少且容易获得，与复杂模式的计算结果相一致，能满足油田开发项目大气环境影响评价的要求。

简介：采煤工作面的液压支架是承受顶板压力的主体结构,选择支架的主要根据是其将要承受的周期来压荷载。为预测周期来压,构建了基于小波和混沌优化的最小二乘支持向量机（LSSVM）方法。该方法利用小波分解技术将所选的样本集数据分解成不同频率的分量,基于混沌理论对分量相空间进行重构。各重构分量分别使用LSSVM模型进行训练,其中LSSVM预测模型的参数由混沌粒子群算法进行优化。最后,将各LSSVM模型得到的预测分量进行小波重组得到完整的周期来压荷载预测波形。通过在重构时的计算发现,在某周期下,荷载的时序序列有一定的混沌性。与其他3种模型进行比较,基于小波和混沌优化LSSVM的预测模型得到的最终荷载波的精度更高,收敛性也较好。

简介：通过分析郑州市2013-2016年空气质量指数月统计数据,可以看出空气质量指数（AQI）、PM2.5、SO2等指标均关于时间呈非线性趋势.应用三次指数平滑模型对郑州市2017年每月的AQI、PM2.5、SO2等指标进行预测.结果表明,郑州市2017年雾霾天气与实际季节变化相符,且呈“U”型分布.

简介：水质基准研究主要是基于物种的实验室测试的毒性数据开展的.对于一些毒性数据相对缺乏的化学品,水质基准研究就会受到一定的影响.本文从水质基准研究方法的角度,阐述了种间关系预测（ICE）的基本原理和基本方法,系统介绍了ICE模型的毒性预测方法在水质基准研究中的应用,并通过锌的ICE案例研究证明了模型在中国的可利用性.同时,对ICE模型的不确定性和适用性进行了分析.最后,对ICE模型存在的问题和未来的发展方向进行了探索和展望.

简介：矿井瓦斯突出的发生是一个非线性系统在时空演化过程中的灾变行为,影响突出的各个基本因素与突出危险性之间存在复杂的非线性映射关系。对于处理这样的非线性时空演变问题,传统的数学方法是有局限性的。为了更好地预测矿井瓦斯涌出量,将灰色理论引入到预测精度高的遗传神经网络,使灰色理论和遗传神经网络有机结合起来,以神经网络理论为基础,利用遗传算法优化隐含层神经元个数和网络中的连接权值,并用其建立瓦斯涌出量的预测新模型。在实验室测试数据的基础上,建立遗传神经网络训练和检验样本集,并且将检验结果分别与标准BP神经网络的预测结果进行比较。

简介：双酚A（BPA）已被证实是一种类雌激素类物质.本研究根据BPA对水生生物毒性效应的特点,按照不同的毒性终点将BPA的毒性数据进行归类,采用物种敏感度分布法（speciessensitivitydistribution,SSD）推导了BPA对水生生物的预测无效应浓度（predictednoeffectconcentration,PNEC）.结果表明：以雌激素效应为暴露终点的急、慢性PNEC分别为25.11μg·L^-1、1.075μg·L^-1;而以所有数据的急、慢性毒性效应为暴露终点推导的PNEC值分别为355.7μg·L^-1、7.549μg·L^-1.BPA对水生生物的雌激素效应更为敏感,建议在推导BPA这类内分泌干扰物的PNEC值时,应依据其毒性终点分别推导,从而得到更加合理的基准值.研究成果以期为我国地表水环境质量标准的制修订提供数据支持.

简介：为了给工业界提供一种快速预测二元混合液体自燃温度的有效途径,将试验所测不同组分及配比的168个二元混合液体的自燃温度作为期望输出,将基于电性拓扑状态指数（ETSI）理论、引入混合ETSI概念而计算出的9种原子类型所对应的混合ETSI作为输入,采用三层BP神经网络技术建立了根据原子类型混合ETSI来预测混合液体自燃温度的BP神经网络模型,并应用改进的Garson算法进行多参数敏感性分析。经模型评价验证及稳定性分析,得到训练集的决定系数R2为0.965,平均绝对误差MAE为11.892K,测试集的交叉验证系数Q2ext为0.923,平均绝对误差MAE为15.530K,发现该模型的预测性能优于已有的多元非线性回归（MNR）模型,表明BP神经网络模型具有较好的拟合能力和预测能力,对烷、醇类混合体系自燃温度的预测精度最佳。

简介：摘要：安徽晋煤中能化工生产中仪表的在线监测和预测性维护至关重要，可以帮助企业提高生产效率，减少故障频率，降低维护成本，保证生产安全。基于物联网技术的化工自动化仪表在线监测与预测性维护系统，已经逐渐成为化工企业的必备工具。物联网技术使得化工企业的仪表可以实现远程监测和控制，管理人员可以随时随地通过互联网对仪表进行监测和故障诊断。通过实时监测仪表的运行数据，可以提前发现仪表的异常情况，及时进行维护，避免因故障导致的生产事故。

简介：基于近些年德州市平原县粮食和耕地变化情况，采用土地资源承载指数（LCCI）模型分析了其城镇人口承载力现状，运用逻辑斯蒂模型和三次指数平滑预测模型预测2016—2020年平原县粮食产量、耕地面积和土地资源城镇人口承载力。研究表明：平原县土地资源城镇人口承载力处于富富有余状态，土地资源城镇承载指数（LCCI）长期处在0.08以下，粮食自给率较高，具有较大的发展空间。预测到2020年土地承载力指数达到0.13，富富有余状态略有减弱。

简介：大量温室气体CO2的存在严重影响环境,而咪唑型离子液体具有独特的气体溶解性,在CO2捕集方面的应用较为广泛。基于定量结构-性质相关性（QSPR）原理提出了一种新的描述符——拓扑指数（TopologicalIndex,TI）描述符,研究了咪唑类离子液体捕集CO2的性能与其拓扑指数描述符之间的内在定量关系。应用遗传算法获得与捕集量最为密切相关的一组拓扑指数描述符,将其与温度和压力一起作为输入参数,分别采用多元非线性回归算法及支持向量机算法建立了咪唑类离子液体捕集CO2性能与其拓扑指数描述符之间的非线性模型。通过多元非线性回归算法得出训练集和测试集的决定系数分别为0.771和0.754,由支持向量机算法得出训练集和测试集的决定系数分别为0.990和0.981。对预测模型进行了评价验证及稳定性分析,结果表明,两种模型均具有良好的稳定性能和预测能力。根据拓扑指数描述符所建立的预测模型为工程应用提供了一种预测咪唑类离子液体捕集CO2性能的有效方法。