矿井通风系统定量分析方法的研究

研究矿井通风系统的定量问题，对改善矿井的通风状况、保证矿井的安全生产以及提高矿井的经济效益均具有非常重要的意义。本文建立了矿井通风系统定量分析的递阶层次结构模型，探讨了矿井通风系统的定量分析方法，即对影响矿井通风系统的各指标因素进行其判断矩阵的构造、特征向量的求解以及思维一致性的检查。这种分析方法，可以对不同矿井的通风状况从总体上进行排序，为矿井通风状况的改善提供必要的决策依据。     

矿井通风系统定量分析方法的研究

研究矿井通风系统的定量问题，对改善矿井的通风状况、保证矿井的安全生产以及提高矿井的经济效益均具有非常重要的意义。本文建立了矿井通风系统定量分析的递阶层次结构模型，探讨了矿井通风系统的定量分析方法，即对影响矿井通风系统的各指标因素进行其判断矩阵的构造、特征向量的求解以及思维一致性的检查。这种分析方法，可以对不同矿井的通风状况从总体上进行排序，为矿井通风状况的改善提供必要的决策依据。     

四平矿通风系统安全评价与分析

从矿井通风系统、进回风井筒数量及各采区分布、通风系统工艺流程、矿井风量分配四方面对矿井通风系统危险源进行了全面分析;主要建立了矿井通风系统的通风系统预先危险性分析表,提出了综合评判评价通风系统的理论及构想,最后给出了综合评价方法在矿井中的应用实例。     

基于双联支持向量机的入侵检测技术

为提高网络入侵检测系统的性能,提出基于双联支持向量机的入侵检测方法。介绍网络入侵检测系统工作的基本原理;引入双联支持向量机和入侵检测分类器;构建基于双联支持向量机的入侵检测模型。仿真结果表明,该方法可以在样本数据很少的情况下,高速率、高精度地对计算机网络安全进行检测,适用于入侵检测系统。     

近似支持向量机对个人住房贷款信用风险预测

为了降低银行的放贷风险,在构建商业银行个人住房贷款信用风险评价指标基础上,采用机器学习原理中的近似支持向量机（Proximal Support Vector Machines,PSVM）模型对某商业银行西安市场的个人住房贷款借款人数据进行实证分析,研究中个人住房贷款借款人的各项指标作为属性矩阵,借款人是否违约作为判别矩阵,利用260个样本的训练集获得最优超平面,再对40个样本的测试集进行预测,结果表明PSVM模型在预测商业银行个人住房贷款信用风险时的正确率达到了87．5％．     

矿井通风系统的二级模糊综合评判

采用二级模糊综合评判法对矿井通风系统的质量进行综合评价，确定了矿井通风系统的质量级别，从而使不同的矿井通风系统具有可比性．     

灰色关联投影法在矿井通风方案优化中的应用

矿井通风系统方案优化实际上是一个灰色多目标决策问题.介绍了灰色关联投影法基本原理,并通过构造灰色关联系数矩阵,确定加权向量、灰色关联投影角余弦及相关模数、计算投影值等步骤建立了综合考虑5种因素的矿井通风方案优化决策灰色关联投影模型.利用该模型确定了某钨矿井下通风系统最佳方案,该通风方案实施后,井下作业环境得到了很大的改善,通风系统测定数据表明:各项指标都达到了行业标准.     

矿井通风系统优化评判的模糊优选分析法

针对现有矿井通风系统优化评判方法的不足 ,提出用模糊优选分析法进行优化评判 .建立了矿井通风系统模糊优选评判的理论模型 ,开发了模糊优选评判的程序 ,并对庞庄煤矿张小楼井通风系统改造方案进行了优化评判 .研究结果对新矿井的通风系统设计或老矿井的系统改造设计具有实用价值     

多级机站矿井通风系统的FTA

运用安全系统工程中的ＦＴＡ法，建造了多级机站矿井通风系统的事故树，通过定性分析评价系统的可靠性，结果表明：多级机站矿井通风系统风机多，事故树与门少或门多，因而最小割集多，通风系统可靠性比较低。     

沛城煤矿通风系统安全技术改造研究

矿井通风系统是安全的基础,应随着生产不断优化来满足需求。本文针对沛城煤矿通风现状,找出了制约矿井风量增加的关键因素,提出并实施了更换主通风机皮带轮、改造风机风硐和总回风巷降阻的技术方案,实际效果与理论分析基本一致,达到显著增加矿井风量的目的,满足了矿井实际安全生产需求,取得了显著的社会经济效益,为今后类似矿井通风系统安全改造提供借鉴作用。     

矿井通风难易程度的准确划分及应用

针对采用等积孔法难以准确评价矿井(独立通风系统)通风难易程度的问题,以潘西煤矿通风系统为研究对象,提出一种矿井通风难易程度的分级与评判方法。该方法综合考虑矿井风量和等积孔2个指标,制定出通风困难线和通风容易线,把矿井通风系统划分为通风容易区、通风中等区和通风困难区,并建立了通风难易程度的评分模型,给出了评分方法与分级标准。实例分析表明,该方法能更准确地反映矿井通风系统存在的问题,并确定其改进的方向。     

支持向量机的给水管网水质综合评价研究

提出了基于支持向量机(SVM)的给水管网水质综合评价模型.在给水管网水质评价标准的基础上采用内插法获得学习样本,利用最小二乘支持向量机回归算法和高斯核函数对支持向量机进行训练,并用K-折交叉验证法优化模型参数,以优化参数的模型建立网络水质分级标准.将训练好的网络模型应用于水体实例并与其它几种评价模型加以比较,分析结果表明,SVM方法评价结果比较客观、合理,尤其在体现指标的极值作用方面具有独到的优势.     

基于PSO-WSVR的短期水质预测模型研究

针对传统方法很难建立精确的非线性水质预测模型的情况,提出了基于粒子群优化加权支持向量回归机(PSO-WSVR)的水质短期预测模型.在建模过程中,根据各样本重要性的差异,给各个样本的惩罚系数赋予不同权重,改进了标准支持向量回归机算法,克服了标准支持向量回归算法因不同样本均采用相同权重造成预测精度低的问题,并采用粒子群优化算法对加权支持向量回归机参数组合进行自适应优化,模型收敛速度明显加快.运用PSO-WSVR模型对江苏宜兴市集约化河蟹养殖池塘水质进行预测,与标准支持向量回归机和BP神经网络对比分析.结果表明,该模型性能可靠、泛化能力强,预测精度高,为集约化水产养殖水质短期预测提供了一种新思路.     

基于小波包移频算法的遥感图像融合技术

为了对分类最小二乘支持向量机实施有效的稀疏化，以提高分类速率，采用分类相关分析算法，按序提取样本核矩阵的全部分类相关成分，并依据样本核矩阵各列与分类相关成分的相关性，对训练集所有个体按分类的重要性排序，进而可选取最重要的部分个体作为支持向量，并将其余非支持向量的信息转移至支持向量，以提高支持向量的分类表达能力.由此构建一种新的稀疏型最小二乘支持向量机CS LSSVM，并将其应用于多个模式分类的实际问题.测试结果表明，CS LSSVM稀疏性很强，且保持了标准LSSVM的分类性能，还可直接适用于多类问题.     

基于多标度的矿井突水风险等级模糊综合评价

矿井突水是仅次于瓦斯突出的严重事故,是困扰煤矿生产和建设的突出问题.以事故致因理论和安全人-机-环境理论分析并构建了矿井突水风险评价指标体系,采用基于九标度的模糊层次分析法(FAHP)针对评价指标建立模糊判断矩阵、构建模糊一致矩阵并求取各指标的权重与综合权重,结合模糊综合评价法(FCE)进行了该评价指标体系的两级模糊综合评价.实例应用结果表明,基于多标度的矿井突水风险模糊综合评价模型能够对矿井突水风险进行数据挖掘,该评价结果可以为矿井突水防治提供理论参考和依据,亦可以为矿井其他类似的风险评价提供借鉴.     

基于CCA对LSSVM分类器的稀疏化

为了对分类最小二乘支持向量机实施有效的稀疏化，以提高分类速率，采用分类相关分析算法，按序提取样本核矩阵的全部分类相关成分，并依据样本核矩阵各列与分类相关成分的相关性，对训练集所有个体按分类的重要性排序，进而可选取最重要的部分个体作为支持向量，并将其余非支持向量的信息转移至支持向量，以提高支持向量的分类表达能力.由此构建一种新的稀疏型最小二乘支持向量机CS LSSVM，并将其应用于多个模式分类的实际问题.测试结果表明，CS LSSVM稀疏性很强，且保持了标准LSSVM的分类性能，还可直接适用于多类问题.     

ECT系统轮换对称SVM图像重建改进算法

针对在处理大规模样本集的ECT系统数据时,SVM算法存在的图像重建的成像精度不高及速度慢的问题,采用了轮换对称分块支持向量机CSPSVM算法.算法利用ECT系统模型的轮换对称性,将大样本矩阵按照成像单元某一层按轮换对称性进行简化,并选择性分块,形成多个小样本矩阵;然后分别采用SVM算法进行训练,用得出的决策函数进行样本预测;最后将各成像单元组合成像.图像重建实验结果表明使用CSPSVM改进算法要比单独使用SVM算法重建图像具有更高的分类精度和更短的成像时间.     

大型粮仓建筑高强混凝土强度预测的遗传支持向量机方法研究

考虑影响混凝土强度的主要因素,基于遗传算法与支持向量机回归原理,建立高强混凝土强度预测的支持向量机模型.该模型利用遗传算法来搜索最佳向量机及核函数参数,以实测混凝土强度数据为样本进行训练,并对测试样本进行预测.结果表明,遗传支持向量机方法泛化能力强,预测精度高,是大型粮仓建筑高强混凝土强度预测的一种有效方法.     

基于支持向量机的光伏发电功率预测

分析了光伏系统的发电特性以及影响光伏发电的因素,建立了基于支持向量机的光伏系统发电功率预测模型.该模型以结构风险最小化原则取代了传统机器学习方法中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中有着优异的性能.用某一天的数据作为训练样本集,首先对数据进行去噪和归一化,然后用支持向量机方法对样本集进行训练和发电功率预测.仿真结果表明,基于支持向量机的预测模型具有较高的精度,可用于光伏发电系统的预测.     

基于改进LSSVM和模糊综合评判法的设备可靠性状态评价

发电设备的可靠性状态对电厂机组稳定运行和安全生产有着深远的影响,选用模糊综合评判法对设备可靠性状态进行评价,搭建了模糊综合评判方法的数学模型。针对不同权重系数确定方法计算综合评判矩阵导致评语集区间划分困难问题,对每个数据点定义惩罚因子,采用可变惩罚因子最小二乘支持向量机(variable penalty factor least square support vector machine,VPF-LSSVM)优化模糊综合评判法,使用往日已知设备状态的点检数据,采用模糊综合评判法计算所得评判矩阵训练VPF-LSSVM模型,用于日后未知设备状态的直接定性归类,取代评语集。以白银热电1号机组汽动给水泵为例对实现过程进行介绍与分析,并与以给水泵运行参数直接作为特征向量输入的VPF-LSSVM分类识别结果进行对比,验证了优化模糊综合评判法的优越性。该算法对于设备可靠性等级评价及状态监测具有一定的借鉴意义。