基于驱动力-压力-状态-响应模型的黄河流域甘肃段生态系统健康评价

基于驱动力-压力-状态-响应(DPSR)模型和熵权-变异系数综合赋权法对2010—2020年黄河流域甘肃段57个区(县)生态系统健康进行评价,分析各流域及各区(县)生态系统健康等级时空演变及障碍因子,有助于发现生态系统问题并提出合理的管理恢复策略。结果表明,2010—2020年黄河流域甘肃段生态系统健康状况整体显著提升,2013—2016年生态系统健康状况较差,2016年后健康状况得到明显改善。黄河干流流域1健康程度较高且健康值变化幅度最大,洮河流域健康状况改善较大,其余流域健康程度低且健康值涨幅较小。在整体准则层层面,黄河流域甘肃段驱动力、压力指数波动增长,状态与响应指数持续上升,表明2010—2020年黄河流域甘肃段生态系统健康状况得到稳定改善。人口增长、人均水资源量、建设用地比例和工业固体废物综合利用率等是影响黄河流域甘肃段生态系统健康等级变化的主要因素。优化土地利用、促进人口均衡分布、推动水资源均衡分配以及加强生态环境保护与修复是促进黄河流域甘肃段绿色发展与生态屏障建设的有效措施。

生态环境研究中压力-状态-响应模型应用的陷阱与改善

压力-状态-响应(Pressure-State-Response, PSR)模型在国内外生态环境研究领域中应用十分广泛,但有关该模型指标遴选的适宜性和科学性则较少受到重视,导致模型在实际应用中存在指标的套用、误用、混用等现象。通过对国内外100多篇PSR模型应用研究文献的梳理与分析,认为:(1)PSR模型的实质是对人地关系的适应、反应与响应的评估,压力(Pressure)更多源于人类活动对自然资源的利用方式与强度,状态(State)是人类活动压力下生态环境自身的质与量的表现,响应(Response)则是对谋求人地关系和谐所做出的制度安排,PSR模型指标遴选宜与之相契合。(2)目前国内外PSR模型应用主要存在内生性(Endogeneity)、矢量性(Vectority)、指示性(Indexicality)、针对性(Pertinence)等四个方面的缺憾。(3)忽视研究目标的指向性、科学问题的针对性、研究对象的特殊性、人地关系的复杂性以及研究者的主观性等,是造成PSR模型应用陷阱的主要因素。最后,本文提出PSR模型的优化与改善路径,以期为生态环境领域的PSR理论实证和实践应用提供参考。

状态依赖型切换系统的数据驱动方法建模

切换系统是由一系列连续或离散的子系统和切换机制组合而成的一类复杂系统,状态依赖型切换系统因其复杂性而尚未被深入研究.因此,通过系统的输入输出轨迹来对状态依赖的切换系统进行数据驱动建模,利用数据挖掘技术寻找数据之间的有用信息,建立输入与输出之间更形象的表达形式;在此基础上提出一种结构框架,根据辨识轨迹的切换时刻将数据分段,借助神经网络建立子系统的模型以及切换规则,深度挖掘状态依赖切换系统的信息,得到切换系统中子系统及子系统间的信息.实验结果表明:相比传统的机理建模,本文提出的数据驱动方法将建模的复杂度降低了17.3%.

基于状态空间模型的结构外部激励计算与响应重构

为提供更完备的响应数据,提出一种借助于状态空间模型的结构外部激励计算和结构多类型响应重构的方法。首先,将二阶动力学方程转化为状态空间模型,并利用状态空间模型推导出结构外部激励的计算公式。然后,将激励与结构模态坐标组合成新的状态向量并构建增秩状态空间模型,结合结构部分观测的加速度响应实现对结构外部激励的计算以及其余位置未知速度、加速度响应的重构。同时引入粒子滤波算法以减小测量过程中有色噪声的影响,并使用萤火虫算法代替粒子滤波算法中的重采样过程,改善粒子贫化现象。最后对钢轨和外伸梁分别进行数值模拟和试验分析,验证所提方法的有效性。试验结果表明:所提方法能对结构外部激励和未知速度、加速度响应进行有效重构。

入境旅游流“驱动力—状态—响应”模型构建

借鉴国内外旅游流相关评价指标体系,基于中国旅游六大典型城市的统计数据,利用因子分析与系统动力学分析方法探讨了客源地驱动力、入境旅游流状态与目的地城市响应的模型。研究发现:1所构建的客源地驱动力、旅游流状态与目的地响应指标体系由3个目标层、13个准则层、43个指标构成。2构建了"驱动力—状态—响应"概念模型,具有很强的理论吻合性。3将入境旅游流与客源地驱动力系统、经济社会子系统、资源区位子系统、服务设施子系统和信息技术子系统逐一对应,构建整体动力系统因果回路图,研究体量匹配并对旅游与城市建设问题进行了探讨。

基于模型-数据联合驱动的电-气综合能源系统区间状态估计

近年来,清洁低碳的电-气综合能源系统(electricity-gas integrated energy system,EGIES)受到了广泛关注。然而,EGIES涉及不同能源形式的设备量测与信息传输,数据误差的产生因素复杂且不确定性突出,导致确定性的点状态估计可信度不足,为系统安全稳定运行带来严峻挑战。针对此问题,提出基于模型-数据联合驱动的EGIES区间状态估计方法。建立EGIES加权最小二乘(weighted least square,WLS)点状态估计模型,并利用人工鱼群算法(artificial fish swarms algorithm,AFSA)求解;考虑估计结果置信水平,利用核密度估计(kernel density estimation,KDE)构造点状态估计误差区间,进而得到区间状态估计结果;基于量测量样本与区间状态估计结果样本,训练长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络得到EGIES快速区间状态估计模型。以30节点电力系统与14节点天然气系统耦合的EGIES进行算例分析,结果表明,所提区间状态估计方法的区间覆盖概率均保持在置信度水平之上。同时所提方法测试集在线估计时间仅为13.97s,相比于WLS-NR-KDE方法与WLS-AFSA-KDE方法分别降低76.44%与94.00%。

机理-数据混合驱动的气象敏感负荷需求响应潜力评估

为准确评估电网中气象敏感负荷需求响应潜力,提出了一种基于机理-数据驱动方法融合的气象敏感负荷需求响应潜力评估方法。该方法根据数据驱动的双分支神经网络模型估算电网层级的气象敏感负荷功率,基于热力学等值模型建立气象敏感负荷的机理聚合模型,并以聚合功率与估算功率误差最小为目标,采用控制变量法和粒子群优化算法优化确定机理聚合模型的等效参数(温控负荷设备数量、温度设定值等),同时综合考虑用户舒适度与意愿度等因素评估气象敏感负荷需求响应潜力。实例验证结果表明,该方法估算的气象敏感负荷功率与温度具有显著相关性,获得的机理聚合模型等效参数及需求响应潜力与实际情况相符且合理。

温控形状记忆合金的驱动响应模型

基于传热学理论和驱动几何关系建立了温控形状记忆合金(SMA)驱动器的驱动响应模型,动态修正了模型中受温度影响的参数值,提高了驱动模型的响应精度,分析并得到了SMA丝正多边形截面边数小于8时提高响应速度的规律。基于理论分析结果,测试了直径1.2 mm、长度10πmm、初始圆心角30°的SMA丝在电流6A下的驱动响应,响应模型的计算结果同实验结果的对比表明,驱动全过程的最大误差(驱动终点)降至1.8 s,模型能较精确地描述驱动过程。

模型与数据双驱动的锂电池状态精准估计

针对电池荷电状态估计常用的模型驱动法与数据驱动法的缺点,本工作提出了一种模型与数据双驱动的锂电池状态精准估计算法。在建立经典二阶电池模型后,先使用扩展卡尔曼滤波器与无迹卡尔曼滤波器组成的双卡尔曼滤波器进行初步的锂电池系统状态估测,再将初步的估算结果输入LSTM神经网络实现误差纠正,得到最终估测结果。本工作利用来自NASA PCoE的电池数据集对单驱动算法和双驱动算法分别进行了性能测试,结果表明双驱动法在降低了估算系统对数据依赖性的同时提高了估算精度以及算法鲁棒性,结合了两种单驱动法的优点并弥补了各自的缺点,得到了较为优异的结果。

基于数据驱动与组合模型的锂离子电池SOH估计

锂离子电池的健康监测很重要。结合数据驱动模型和经验模型,提出一种组合估计模型。首先使用基于长短期记忆网络(LSTM)模型的数据驱动方式进行电池健康状态(SOH)初步估计,然后将工况中的在线估计值用于拟合双指数经验模型,再进一步通过观测值和估计值的误差和增益,更新双指数模型对应的参数,以此进行迭代,实现更精确的SOH实时估计。该组合估计模型能够准确估计锂离子电池的SOH,且当观测器的修正周期为单个循环周期时,估计结果的平均绝对误差(MAE)均值和均方根误差(RMSE)均值分别为0.0033和0.0042,优于单纯LSTM数据驱动下的SOH估计性能。

基于数据驱动模型的智能风机失速故障辨识方法

智能风机失速状态变化难以捕捉,导致故障辨识结果不精准,提出了基于数据驱动模型的智能风机失速故障辨识方法。分析智能风机压力-流量特征,计算固定流量系数和压力系数,通过不同故障模式空间映射分析风机失速状态变化。引入小波阈值除噪方法对重构信号进行小波包分解,结合小波包能量分析方法实现故障特征提取。将具有映射关系的融合单元应用到智能风机失速故障辨识过程中,构建基于数据驱动的故障辨识模型,结合故障特征提取结果实现智能风机失速故障辨识。分析实验结果可知,该方法应用下的低压、高压风机失速频谱波动范围分别是0~1100 Hz、0~4200 Hz,与实际结果一致,说明该方法的故障辨识结果更为精准。

基于驱动力-压力-状态-影响-响应模型的粤港澳大湾区惠州海岸带生态安全评价分析

将海岸带复合生态系统作为一个整体,充分考虑海岸带生态风险形成机制和生态环境保护要求,识别影响海岸带生态安全的主要因素。基于驱动力-压力-状态-影响-响应(DPSIR)模型,将海岸带生态安全归纳为驱动力、压力、状态、影响、响应5个准则层,选取26个能够反映生态安全状况的因子来构建海岸带生态安全评价指标体系。对粤港澳大湾区惠州岸段两个沿海县(区)2007、2010、2013、2015、2016年的海岸带生态安全状况进行评价分析,结果表明:(1)惠东县这5年海岸带生态安全等级分别为预警(Ⅲ)、较安全(Ⅱ)、较危险(Ⅳ)、较安全(Ⅱ)、较安全(Ⅱ);大亚湾区海岸带生态安全等级分别为预警(Ⅲ)、预警(Ⅲ)、预警(Ⅲ)、较安全(Ⅱ)、较安全(Ⅱ)。(2)“十二五”规划所采取的环境保护和生态建设措施对惠州海岸带生态环境的改善发挥了重要作用。海岸带生态安全状况于2013年有明显恶化,说明生态环境保护应对措施及力度仍不足以抵消这一时期持续增加的生态环境压力,同时,海岸带生态环境对于响应措施的反应具有一定程度的滞后性。(3)影响惠州海岸带生态安全的主要原因有工业的发展及污染物排放、人类活动密集及人类对海洋区域的大规模开发利用、政府响应措施实施力度、自然和人为原因所造成的海洋灾害和损失。

基于数模双驱动的铁路客站票务设备健康状态评估模型

为及时掌握铁路客运车站(简称:客站)票务设备异常情况,评估其健康状态,采用数据驱动和模型驱动交互联动思想,提出了基于数模双驱动的票务设备健康状态评估模型。通过分析票务设备历史运行数据,构建以票务设备寿命预测值与实际值均方误差最小为核心的目标函数,利用优化算法求解其健康状态评价模型参数,实现对在役票务设备健康状态的评估。选取某铁路客站实名制核验闸机数据进行试验,结果表明,所提模型提高了客站票务设备健康状态评估的准确性,为客站票务设备精细化运行维护、预测性维修及主动运行维护提供了理论基础和决策依据。

基于等级云模型的油纸绝缘老化状态评估

针对油纸绝缘介电响应法中单一特征量老化评估不准确等问题,提出运用等级云模型进行多特征量的油纸绝缘老化状态评估。首先,运用矩阵束算法对等效电路进行参数辨识,提出两个能分别表征几何支路和极化支路老化状态的新时域特征量;然后,结合主、客观两种不同赋权方法进行综合权重的计算;最后,使用等级云模型来构建设备老化状态的评估模型:根据云模型理论和实测数据得到各标准等级云模型的数字特征,将待评估设备的各项指标与标准等级云模型进行关联度计算,从而得到设备的绝缘老化等级。经若干实例验证,该方法得到的评估结果能正确反映设备的真实情况,具备较高的应用可行性。

锂离子电池健康状态估计及寿命预测研究进展综述

随着锂离子电池的应用越来越广泛,锂电池健康状态的精确估计和剩余寿命的实时预测对于锂电池系统的安全运行和降低运维成本具有重要意义。锂电池内部复杂的物理化学反应和外部复杂工作条件,使得实现精准的健康状态估计和寿命预测具有挑战性。该文综述近年来锂电池健康状态估计和剩余使用寿命预测方法的研究现状,分析基于物理/数学模型、数据驱动、模型法和数据驱动融合,以及多种数据驱动融合的锂电池健康状态估计方法的优缺点及适用条件,并对比分析不同数据驱动类型的锂电池寿命预测方法。指出锂电池健康状态估计及寿命预测尚存在的问题,并对未来研究方向进行展望,对完善锂电池健康状态估计和寿命预测算法理论体系、指导实际应用技术具有重要意义。

基于“压力-状态-响应”模型的黑龙江省生态安全评价研究

采用“压力-状态-响应”模型,选取27项指标,构建黑龙江省生态安全评价指标体系.利用层次分析法确定各指标的权重,运用生态安全度计算模型,对2000-2005年黑龙江省生态安全状况进行分级评价;应用灰色动态模型,预测黑龙江省2006-2010年生态安全的发展趋势.计算结果表明,2000年黑龙江省处于生态安全Ⅴ级;2005年黑龙江省处于生态安全Ⅲ级,生态安全有所提高.预测得到,2006年黑龙江省为生态安全Ⅲ级,2007-2009年均为生态安全Ⅱ级,2010年达到生态安全Ⅰ级,即理想安全.由此可见,黑龙江省生态安全呈现上升的发展趋势;自2000年黑龙江省开展生态省建设以来,生态环境质量得到了明显改善.通过推动生态省建设等有效手段,可以最终实现黑龙江省生态安全持续和健康发展.

基于压力-状态-响应模型的黄柏河生态系统健康评价

为定量评估黄柏河生态系统健康状态,以压力-状态-响应概念模型为基础,构建黄柏河生态系统健康评价指标体系,采用层次分析法确定指标权重,运用集对分析和属性识别理论对黄柏河生态健康现状进行综合评价。结果表明:黄柏河生态系统综合健康状况处于中等水平,其中压力子系统、状态子系统和响应子系统的健康等级分别是良、中等和良,水体富营养化指数、农药施用强度、水土流失率等是影响黄柏河生态健康状况的主要因素。

基于压力-状态-响应模型的城市水资源承载能力研究

水资源承载能力研究对于人口、社会经济和生态环境的协调发展具有重要意义。以朝阳市区为例,综合考虑该市未来人口增长、经济发展趋势,构建压力-状态-响应模型及其评价指标体系,分析计算当地水资源承载能力。结果表明,即使达到较高的节水水平,现状供水模式也无法满足朝阳市区未来对水资源的需求,外调水是朝阳市区社会经济可持续发展的保障。

数据驱动下的在线学习状态分析模型及应用研究

学习状态是决定学习者在线学习效果的重要指标。针对在线学习中学习者学习状态的测量方法,探究学习者的学习状态与学习行为之间的关系,可以为教师、学习者和教育管理者提供评估、预测与干预的依据。基于"云平台"上269名学习者的12912条在线学习操作数据,构建数据驱动的学习状态分析模型,对投入、挫折、困惑、分心四种学习状态的行为特征进行了分析。其精确度和科恩的一致性的结果表明:机器分析结果与自我报告结果一致性较高,具有一定参考性。对其的进一步应用研究结果表明:学习者的学习状态与其学习效果显著相关,这为基于学习者学习行为数据的状态分析研究提供了参考。

变系数2-D线性离散系统在一般模型下的状态响应及其观控性

本文研究了变系数2-D线性离散系统的一般模型,得出了系统的响应公式,给出了系统是能控和能观的充要条件,并解决了相应的最小能量控制问题.