改性橡胶透水混凝土老化寿命精准预测模型构建

为了提高改性橡胶透水混凝土老化寿命预测效果,构建改性橡胶透水混凝土老化寿命精准预测模型,制备不同改性剂含量的橡胶混凝土试件,并进行老化温度循环实验。引入威布尔分布,建立混凝土的密度函数与分布函数,并构建改性橡胶透水混凝土修正Coffin-Manson老化寿命模型,实现改性橡胶透水混凝土寿命预测。结果表明:不含改性剂混凝土的质量损失最大,而改性橡胶透水混凝土可以保持较高的有效孔隙率与相对动弹模量。通过该模型预测可知,不含改性剂的混凝土老化寿命更短,而4%改性剂的试件在冻融循环2267.2次后失效,即该试件的老化寿命为2267.2,其老化寿命最高,且该预测模型的预测可靠度高于0.8,可以精准预测老化寿命。

工矿企业粉尘污染物扩散路径精准预测方法研究

工矿企业粉尘污染物浓度受多因素的影响,导致其扩散路径预测精度下降,因此提出工矿企业粉尘污染物扩散路径精准预测方法。采用随机森林对时间、气候、矿坑、矿岩土性质等多个影响因子进行评分排序和筛选处理,并结合筛选处理结果估计粉尘污染物浓度。根据粉尘污染物浓度估计值建立有风条件下粉尘污染物扩散路径预测函数,从而得到工矿企业粉尘污染物扩散路径预测结果。实验结果表明,所提方法预测的粉尘污染物浓度与实际值拟合度较高、均方根误差较小、相关系数更接近于1,且预测粉尘扩散路径与实际情况相符,预测结果具备可靠性。

煤矿瓦斯涌出量精准预测及其控制因素分析——以王庄煤矿为例

随着煤矿开采深度的增加,煤层瓦斯含量不断增高,煤矿安全开采形势日趋严峻。为实现煤炭安全高效生产,精准预测瓦斯涌出量十分重要。采用数据统计、理论分析等手段,从研究区瓦斯地质条件出发,综合分析控制瓦斯涌出量的各种地质因素,通过数据标准化、显著性分析和交叉验证,剔除相关性较小的因素,建立瓦斯涌出量预测模型,对未采区瓦斯涌出量进行了预测。结果表明:控制研究区煤层瓦斯涌出量的主要因素为煤层埋藏深度、冲积层厚度等。根据预测模型计算出研究区未采区内瓦斯涌出量,最小为33.94m3/min,最大达到59.18m3/min。研究成果对采用适用性技术进行瓦斯精准抽采、降低瓦斯灾害具有重要意义。

面向精准预测的交通大数据处理方法与技术探究——以惠州市为例

交通大数据的质量对于精准交通流量预测和智能交通系统的效能提升至关重要。以惠州市为例,利用Python语言对1个月的运营车辆数据进行处理,采用基于位置和速度阈值的方法过滤错误值,利用均值修复法修复异常值,基于时间间隔分割轨迹,并采用隐马尔可夫模型进行路网匹配,以获取用于预测的数据成果并进行可视化分析,选定特定路段和时间段进行测试。结果显示,交通大数据处理方法在实际应用中展现精准预测的潜力和较高的实用性。

准东二矿重大灾害精准预测平台设计

针对准东二矿智能矿山建设要求,对矿井重大灾害精准预测平台进行设计和研究。介绍了平台设计准则和主要建设内容,重点分析了总体架构设计、系统功能,以及主要灾害监测数据采集存储、要灾害监测信息集成展示、要灾害预警分析、灾害综合分级预警、安全态势动态评估及事故可能性预测、主要灾害预警可视化展示、综合预警统一联动控制等关键技术。在此基础上开发了平台控制软件。该研究成果对推进矿井智能化建设、实现矿井安全高效生产具有重要意义。

超大型桥梁钢结构节点延性断裂精准预测研究

当前桥梁钢结构节点延性断裂预测一般设置为单层级,预测范围较小,导致预测误差增加。为此提出对超大型桥梁钢结构节点延性断裂精准地预测研究。根据当前的测定需求及标准,先进行钢结构节点基础承压计算,采用多阶的方式,扩大预测范围,构建多阶单调拉伸节点延性断裂预测模型,采用大应变荷载测定实现延性断裂预测处理。最终的测试结果表明:针对超大型桥梁钢结构中5个随机节点的测试,最终得出的预测误差在第三阶段被较好地控制在0.25以下,可以进一步保证桥梁的稳定性与可靠性,提升桥梁建设的安全程度,为后续的施工建设奠定基础条件。

高速铁路隧道基底软岩沉降量精准预测方法研究

简述软岩的特征,阐述了软岩沉降变形原因、探测准备和探测方法,从计算自重应力、附加应力、压缩变形量、沉降量、修正沉降量误差等5个方面,阐述初步预测隧道基底软岩沉降量的计算方法。通过案例将本文设计方法与2个传统方法的实验结果进行对比,验证了本文设计方法具有明显优势,更适用于高速铁路隧道基底软岩沉降量的精准预测。

对市政地铁工程施工成本精准预测的分析研究

在预测市政地铁工程施工成本时,由于对成本构成的分析不够全面,导致预测成本与实际情况之间存在较大偏差,须对市政地铁工程施工成本预测展开研究。在分析市政地铁工程施工直接成本和间接成本的基础上,对其直接成本和间接成本的预测方法进行科学、深入研究,提出了精准预测方法。通过地铁工程施工实际成本与三种成本预测方法得出的预测成本数据的对比分析,验证了该精准预测方法的精准性和可靠性。

新型电力系统用户侧用电负荷精准预测研究

在新型电力系统中,用户用电行为具有复杂性和动态性,且大多来自多源数据,多样的数据序列导致用电负荷预测的精度低,影响预测结果。因此,提出新型电力系统用户侧用电负荷精准预测研究。首先,采集大量的用户侧用电负荷数据,并对这些数据进行聚类处理,以更好地理解和分类各种负荷特性;其次,分解用户侧用电负荷时间序列,利用时间序列分析方法处理和建模这些数据;最后,比较和融合时间序列各模型的输出结果,以获得更准确的预测结果。结果表明,该预测方法能充分捕捉并理解用户用电行为,预测精度高,具有一定的应用价值。

基于XGBoost算法的2型糖尿病精准预测模型研究

目的构建2型糖尿病发病风险预测模型。方法在体检人群中招募糖尿病患者53人,非糖尿病患者93人,体检的同时进行相应的基因检测,并填写健康体检自测问卷,收集全部数据采用XGBoost构建2型糖尿病预测模型。结果模型预测的准确率是86.6%,特征重要性评估结果显示,对模型贡献前三名的变量依次是血糖、甘油三酯和SLC30A8基因rs13266634-C位点的等位基因。结论 XGBoost糖尿病发病风险预测模型具有很强的预测能力。

人工智能辅助精准预测量刑的中国境遇——以认罪认罚案件为适用场域

在认罪认罚案件中,控辩量刑从宽协商机制的司法供给不足、量刑建议协商的效率诉求攀升、量刑建议的正当性与精准化要求等问题交互叠加,亟待从理论本源上疏解供需矛盾,人工智能辅助预测量刑也应运而生。认罪认罚案件具备智能办案的规模化、类型化优势条件,与“预测”量刑的本质特征、量刑规范化理论、司法大数据蕴含的量刑规律与经验等,共同生成人工智能辅助精准预测量刑的知识体系。理论预测与数据预测作为体系双核相互验证,与必要的人工介入,齐力实现更精准预测量刑,提高量刑协商效率与量刑建议质量。人工智能辅助精准预测量刑系统宜定位为司法辅助角色,发挥量刑规范化层面的参考作用。

输电线路超短期覆冰厚度精准预测模型研究

冬季架空输电线路覆冰是导致输电线路发生冰雪灾害的直接原因,在线实时融冰是预防冰雪灾害的有效措施。对于冻雨致冰厚度的精准预测,是实施最优融冰方案的前提。设计了模拟导线监测系统和现场微气象系统,以模拟导线监测数据和微气象站技术,结合冻雨覆冰理论计算空气中前期液态水含量。基于灰色系统理论,应用GM(1,1)模型,预测空气中超短期液态水含量、风速、降雨量。在此基础上,根据所预测液态水含量、风速、降雨量计算覆冰增长速度。综合多种实际监测数据,建立覆冰数据仿真模型。

用于精准预测的人工蜂群聚类数据挖掘算法研究

为了提高数据挖掘算法的查全率,为精准预测工作提供更加精准的数据支持,利用人工蜂群聚类技术在传统数据挖掘算法的基础上进行优化设计。针对不同的精准预测任务准备对应的数据样本,并通过选择、预处理和数据转换三个步骤,实现对初始样本数据的处理。利用人工蜂群聚类技术分类样本数据,并剔除离群数据。在设置关联规则的约束下,得出数据挖掘结果。通过算法性能的测试对比实验得出结论:与传统的数据挖掘算法相比,人工蜂群聚类数据挖掘算法的查全率提高了1.3%,将其应用到精准预测工作中,可以有效的降低预测误差。

关于偏远地区物流货运量精准预测仿真

对偏远地区物流货运量的预测,能够有效提高偏远地区的物流配送效率。物流货运量的预测,需要根据物流选取的影响因素,确定偏远地区货运量预测的样本数据集,完成物流货运量的预测。传统方法将货运量原始序列作导数生成,并用上述序列建立预测模型,但忽略了获取样本数据集,导致预测精度偏低。提出基于灰色关联度和支持向量机的偏远地区货运量精准预测方法,通过确定影响货运量预测精准度的因素,计算货运量参考序列与比较序列对应值之间的差值,得到货运量与影响指标之间的关系,实现影响因素与偏远地区货运量之间的关联度计算,根据选取的影响因素,确定偏远地区货运量预测的样本数据集,并以过去样本数据为训练集,提高预测的准确性,建立偏远地区货运量预测模型,实现偏远地区货运量精准预测。实验结果表明,所提预测方法的预测结果与实际结果较为接近,预测误差较小。

基于低信噪比AIS数据的船舶航迹精准预测

针对船舶自动识别系统(AIS)数据存在较大的实时系统噪声和测量噪声,且易丢包和产生错误的问题,提出了滑动卡尔曼循环网络。该方法采用加窗处理的方式,通过在各窗口中建立状态方程,并使用实时计算的噪声对其进行更新,将非线性高斯系统转化为线性高斯系统。将该高信噪比状态参数输入相应时刻的循环单元中,训练网络参数,从而拟合其非线性关系,实时预测船舶的航迹进行。试验对“大连—烟台”航段的AIS数据进行分析,并将所得结果与传统方法相对比,证明该方法具有较高的精度和较快的速度,可实时对船舶航行轨迹进行精准预测。

心肺运动试验(CPET)精准预测功能状态良好的肺切除手术患者的术后并发症风险

目的:探讨以术前心肺运动试验(CPET)指标精准预测胸腔镜肺切除术后并发症风险的价值。方法:选取448例患者术前完成含静态肺功能检查(PFT)的CPET,术后随访至出院,以有无并发症分组:418例无并发症、30例有并发症(含1例死亡)。计算峰值摄氧量(Peak VO_(2))等核心指标,比较两亚组的异同,选取其预测风险的最佳分切值和危险系数(OR)。结果:(1)本研究患者男184/女264例,年龄(54±12,16~79)岁,吸烟85例、淋巴结转移23例、高血压68例、糖尿病45例;Peak VO_(2)和峰值负荷功率(Peak Work Rate)分别为(93.31±17.73,44~158)%pred和(99.70±22.93,53~179)%pred;用力肺活量(FVC)、最大肺活量(VC)和第一秒用力呼气容积(FEV_1)占用力肺活量比值(FEV_1/FVC)分别为(99.46±15.60,42~150)%pred、(101.58±15.77,44~148)%pred和(98.36±9.27,52~134)%pred。(2)性别、年龄、吸烟史、淋巴结转移及核心指标的Peak VO_(2)(%pred)、Peak Work Rate(%pred)、FVC、VC、静息收缩压(Rest SBP)和峰值收缩压(Peak SBP)均有显著差异(P<0.01);Peak VO_(2)(ml/(min·kg))、峰值氧脉搏(Peak VO_(2),%pred)、二氧化碳排出通气斜率(V_(E)/VCO_(2) Slope)、无氧阈时二氧化碳排出通气比值(V_(E)/VCO_(2)@AT)、峰值心率(Peak HR,bpm)、呼吸交换率(RER)、FEV_1和空腹血糖也有差异(P<0.05);其它指标无差异。(3)分切点为Rest SBP(140 mm Hg)和FEV_1(80%pred)的OR分别为4.24和3.72(P<0.01);而Peak VO_(2)(80%pred)、Peak SBP(180 mm Hg)、Peak VO_(2)(20 ml/(min·kg))和V_(E)/VCO_(2) Slope(30)的OR分别为2.66、2.62、2.43和2.12(P<0.05)。结论:功能状态好的肺切除手术患者,术前CPET核心指标能精准预测术后并发症的风险,值得深入研究。

氧化槽温度实时动态精准预测仿真研究

受高寒地区极端天气影响和换热管换热作用,氧化槽内的温度分布不均、复杂多变,甚至影响细菌氧化的效率。为探究氧化槽温度动态分布和实时变化,融合DDDAS思想提出离线—在线分离法对氧化槽温度进行实时动态精准仿真预测。首先建立氧化槽内部热量传递模型;其次针对系统参数空间高维问题,离线阶段采用POD方法确定氧化槽温度变化的主导模态,降低系统参数维度;为了解决传感器测量有效信息难的问题,在线阶段采用贪婪算法优化传感器测量位置;最后通过RKF将测量信息注入到仿真中以提高氧化槽温度的预测精度。结果表明,离线—在线分离法能够对氧化槽温度进行实时精准预测。

超高层建筑暖通空调能耗精准预测仿真

超高层建筑暖通空调能耗预测的准确度直接影响暖通空调节能效果。针对当前超高层建筑暖通空调能耗预测方法存在的预测精确度较低,且预测的及时性较差问题,提出一种基于GM-RBF神经网络的超高层建筑暖通空调能耗预测方法,对历史能耗数据样本中的异常数据进行剔除,并对剩余数据进行标准化处理,构建处理后的数据的多元线性回归模型,利用皮尔逊相关系数确定暖通空调能耗影响因素与能耗之间的关系,实现超高层建筑暖通空调能耗系统数据处理分析,根据分析结果,利用径向基函数神经网络构建非线性映射关系,根据K-means聚类方法确定非线性映射函数的中心,得到网络预测值,通过对预测值进行反归一化处理,得到超高层建筑暖通空调能耗预测结果,并通过历史数据对预测结果进行检验,实现超高层建筑暖通空调能耗精准预测。实验结果表明,所提方法预测的精确度较高,且预测的及时性较好。

肝硬化临床终点事件的精准预测

尽管根据病因治疗已经降低肝硬化并发症的发生率和病死率,但部分患者仍会出现疾病进展。实现肝硬化临床终点事件的精准预测并加强干预对于进一步降低病死率至关重要。为此,从肝组织病理学、无创性指标、影像学及方法学等方面共同探讨对肝硬化临床终点事件的预测,以提早筛选高风险人群,建立精准预测模型,帮助进一步减少肝硬化临床终点事件的发生。

基于高阶常微分方程的复杂水域船舶航迹精准预测研究

船舶航迹预测是其避障、导航的基础,精准的航迹预测可提升船舶在复杂水域航行的安全性,为此研究基于高阶常微分方程的复杂水域船舶航迹精准预测方法。该方法利用AIS系统采集船舶航行行为动态观测样本后,构建该船舶航行行为动态观测样本的高阶常微分方程预测模型,使用四阶龙格-库塔方法求解该预测模型,得到船舶航行动态观测样本预测值后,利用最小二乘法对其进行拟合处理,得到船舶航迹曲线。实验结果表明,该方法可有效采集船舶在复杂水域航行时的航速、船首向等行为动态观测样本,预测船舶航迹点和拟合后的航迹曲线均与其实际数值吻合,预测精度较高。