基于改进EGM(1,1)的刀具磨损预测

刀具磨损及寿命预测一直是刀具管理研究的重要领域,但由于加工工艺、使用强度及环境因素的极度未确知性,很难取得对刀具寿命的准确判断,因而增加了机床或工件损坏的风险,所以需要构建模型实现对磨损程度的有效预测。本文首先通过一定条件下的刀具磨损实验,测量出刀具在相同工作时间内的磨损值,然后采用新信息优先的新陈代谢EGM(1,1)模型对特定条件下的数据序列进行拟合与预测,并与传统EGM(1,1)进行比较。结论发现新陈代谢EGM(1,1)模型具有更高的预测精度、更小的拟合误差,对提高刀具磨损及寿命预测的准确性具有重要方法意义。

混凝土坝变形Wavelet-EGM-PE-ARIMA组合预测模型

混凝土坝的总变形可以归结为由水压和温度变化引起的变形以及随时间发展的变形。其中,水压变形和温度变形体现为总变形中的周期性分量,而时效变形体现为总变形中的趋势性分量。借助复合建模思想,提出一种混凝土坝变形Wavelet-EGM-PE-ARIMA组合预测模型。首先利用小波多分辨分析功能,分解出大坝变形时间序列中的趋势性项、周期性项;其次,运用EGM模型实现对趋势性项的有效预测,采用周期外延模型实现对周期性项的有效预测,在此基础上,利用ARIMA模型实现对EGM模型和周期外延模型残差项的有效预测;最后通过某工程实例,检验所提出模型的有效性。计算结果表明:该组合模型充分考虑大坝各变形分量的变化规律,并基于此,实现对大坝变形时间序列有效的拟合和预测,且其拟合和预测精度均明显优于传统统计模型。

安徽省工业碳排放影响因素实证分析与预测

根据安徽省工业2010—2019年相关能源消费量计算碳排放量,运用扩展的Kaya公式并结合LMDI模型对安徽省工业碳排放的影响因素进行定量分析,量化相关影响因素的贡献率。运用EGM(1,1)模型对安徽省工业未来10年(2020—2029年)碳排放量变化趋势进行预测。结果表明:劳动规模、经济产出和能源结构因素促进碳排放量的增长,产业结构、能源强度和碳排放强度因素会抑制碳排放量的增长,其中,经济产出因素的促进作用最为明显。另外,安徽省工业碳排放量未来10年仍然呈上涨趋势,但增长速度减缓。基于此,提出从经济产出与技术创新等方面优化能源结构,促进产业转型升级,降低安徽省工业碳排放量等建议。

石羊河流域中下游地区地下水位动态特征及变化趋势

依据石羊河流域中下游地区64个观测点30年(1978～2007)的地下水位观测资料,定量分析了地下水位的季节性动态特征和多年变化规律及其分布地带,将季节性动态划分为径流、开采、灌溉—开采、蒸发4种类型,多年动态划分为快速下降、缓慢下降和基本稳定3种类型。采用灰色理论建立了所有观测点地下水位的灰色残差修正GM(1,1)预报模型并进行了预报。预报至2010年,石河河流域中下游地区的地下水位仍将处于不断下降过程,但下降幅度较1978～2007年有所减缓,部分地带地下水位可能趋于稳定。预报结果对于改善流域特别是下游民勤绿洲的生态与环境将起到积极的影响。