一种新的产生和检测过氧亚硝基的化学发光体系

研究产生和消除过氧亚硝基（Peroxynitrite anion,ONOO^-）是自由基生物学和医学的一项紧迫任务。为此,建立了一种新的产生和检测ONOO^-的化学发光体系,并评估了检测的最佳条件。该方法为：10mmol／L羟胺与0．5mol,LNaOH、1mmol／L、乙二胺四乙酸二钠（Disodium ethylenediamine tetraacetate,EDTA）反应产生ONOO^-,随后用MnO2粉末过滤反应液以除去H2O2,然后在测量管内加入100μL抗氧化剂和860μL0．Imol／L的碳酸盐缓冲液（pH10）,再加入40μL过滤后的ONOO^-反应液、混匀、延迟10s,测10s化学发光强度。以抗氧化剂茶多酚、抗坏血酸、芦丁和黄芩苷作清除ONOO^-的实验。结果表明,本体系是一种灵敏价廉、可靠易行的筛选ONOO^-清除剂的新方法。     

基于PSO-LSSVM模型空调负荷预测研究

提出利用粒子群优化(PSO)算法优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型(PSO-LSSVM模型)。以厦门某公共建筑作为研究对象,将平均绝对误差绝对值、平均相对误差绝对值作为评价指标,评价LSSVM模型、PSO-LSSVM模型对空调负荷的预测效果。LSSVM模型、PSO-LSSVM模型的空调负荷预测值与实测值变化趋势基本一致。与LSSVM模型相比,PSO-LSSVM模型的预测值平均绝对误差绝对值、平均相对误差绝对值更小,PSO-LSSVM模型的预测准确性更高。