基于PCA-ALOCO-SVM模型的引风机状态预测及预警研究

引风机运行状态的好坏直接影响到火电机组的运行,为充分利用引风机的监测信息提升其状态预测及预警模型的性能,提出一种基于PCA-ALOCO-SVM的引风机状态预测及预警模型。基于引风机状态监测信息,采用PCA对其进行降维简化处理;通过构建基于SVM的引风机预测及预警模型实现对引风机状态的实时监测。试验结果表明:相较于PCA-LSTM、PCA-BP模型,该预测模型更加精准,其emax值分别降低了16.96%和32.25%,MAPE值分别降低了19.13%和27.98%,RMSE值分别降低了18.26%和20.99%,说明该模型具有较高的拟合度和预测精度。该研究结果可为实现引风机状态的预测及预警提供参考,对保障火电机组的稳定运行具有重要意义。

隧道监测信息管理与预警系统的研发及应用

针对隧道施工过程中监测的大量数据难于管理和分析的问题,采用Microsoft Vis-ual C++集成编程环境和SQL Server 2000数据库开发了具有高度实用性、可靠性和扩展性的隧道监测信息管理与预警系统。该系统包含了隧道的勘查、设计和施工的相关资料,重点突出了测点监测数据的存储、处理、查询、分析和预测预警以及报表的自动输出功能。其中预测预警模块以累计位移量、位移速率和位移速率变化趋势作为围岩稳定性的综合判断依据,并根据工程监测经验给出了警戒级别的划分方法,能实时指导隧道工程的施工过程,规避可能存在的风险,保证隧道施工安全可靠。

GIS技术在农业面源污染研究中的应用

地理信息系统(GIS)技术具有分析速度快、智能化、可视化和信息化的优点,利用GIS技术研究农业面源污染问题已经成为近年来研究农业面源污染的一大趋势。本文阐述了基于GIS在农业面源污染研究中的主要应用技术,包括农业面源数据处理与管理、时空分布与空间差异性、GIS信息系统开发、大数据可视化、模型模拟、污染风险评估及预警预测等,并提出了GIS技术在农业面源污染控制和治理应用方面的发展趋势和研究方向。