基于小波降噪和循环神经网络的煤矿瓦斯浓度预测

在瓦斯浓度监测数据分析中发现,瓦斯浓度序列往往呈现出较强的随机性和复杂性,时序数据中含有的噪声会对数据的预测结果产生干扰。为了减少数据中的噪声所带来的负面效果,提出了一种将小波阈值降噪与LSTM(长短期记忆网络)相结合的瓦斯浓度预测模型。通过将原始数据进行分解、阈值处理和重构,对时序数据中的噪声进行剥离,再通过LSTM模型进行预测分析,与普通LSTM和RNN网络进行比较,结果表明,所提出的基于小波降噪的LSTM的瓦斯浓度预测模型在精确度和泛化能力上都具有更好的表现。     

基于主成分回归模型的建设工程项目成本预测研究

为了提高招投标过程中建设工程项目成本预测的速度和精度,本文选取近3年河北省几家施工企业的40个已完工程的项目结算文件数据,利用主成分回归分析法展开承包商标前成本预测模型研究。结果显示,所建成本预测模型的预测精度符合行业标准,说明承包商在招投标过程中运用此模型是可行的。通过本研究可以为承包商招投标提供一种模型化成本预测工具,为建立高标准且科学合理的成本控制体系提供测算依据。     

综放高瓦斯矿井煤层瓦斯涌出量综合预测

为了成功预测竹林山煤矿综放高瓦斯矿井大采高工作面煤层瓦斯涌出量,以主采3号煤层为主要研究对象,针对3号煤层以往开采情况,通过布设测点测量其煤层瓦斯含量和了解相邻矿井瓦斯含量,采用分源预测法、回归法及统计法等预测方法得到了3号煤层瓦斯含量的分布规律,并绘制了3号煤层的瓦斯含量等值线图。对矿井不同生产时期的瓦斯含量进行预测,得到了生产前期、中期及后期采区的最大绝对瓦斯涌出量和最大相对瓦斯涌出量,说明了竹林山煤矿各个时期均属于高瓦斯矿井。     

316不锈钢长时总体一次薄膜应力强度许用值预测方法研究

材料的总体一次薄膜应力强度许用值（Smt）是高温反应堆设备结构设计力学分析的重要判定依据，但美国机械工程师协会（ASME）的规范和法国《快堆核岛机械设备设计和建造规范》（RCC-MR）给出的最长30万小时的Smt不能满足长寿期反应堆的设计要求。本文基于ASME规范给出的30万小时许用应力、预计最小断裂应力及断裂应力系数等材料蠕变性能数据，采用Larson-Miller外推模型成功获得了50万小时长寿期的316不锈钢母材和焊缝的长时蠕变性能，可满足长寿期反应堆的设计要求。