一种基于灰色系统理论的控制系统参数辨识算法的仿真研究

灰色预测补偿是一种对灰色系统进行白化的算法,该算法需要的信息少、计算量小。它可以克服常规PID控制存在超调的缺点。根据灰色PID控制算法,对系统不确定部分建立灰色模型,进行灰色预测补偿。通过仿真研究,该算法具有较强的鲁棒性,可以提高控制质量,减小控制系统的误差。     

基于自适应灰色模型的路面使用性能预测

在灰色理论建模的基础上,通过采用预测的最新数据替代最老数据这种方式,建立了自适应灰色模型,并将其应用于路面使用性能预测。能够克服缺少历史数据的不足,同时,与以往的预测模型相比,更加准确,更加符合路面使用性能的变化规律。通过MATLAB编程实现,使得预测更加简便易行。     

岩溶水系统分析与泉流量预测模型

在岩溶水系统分析的基础上，将岩溶泉域视为单输入——单输出系统，并应用时间序列最优控制理论，建立了泉流量预测模型。     

高温矿井风流温度和湿度预测及其程序编制

分析了不同外界条件下巷道围岩与风流的不稳定换热系数的理论计算方法.讨论了存在不同壁面粗糙程度的巷道中围岩或煤壁氧化散热及其对风流温度的影响.然后以热力学中热质交换理论为基础,建立了单风路矿井巷道沿程风流温度、湿度的预测计算的理论以及数学模型,并编制了井下巷道风温分段计算的计算机程序.最后将该计算机程序应用于实际现场中,得到的计算结果与实测结果吻合,检验了该计算机程序的可靠性.     

失效模式及后果分析的运用

介绍FMEA——国外汽车制造商在产品及工艺开发过程中普遍采用的对产品及工艺进行预测和评估的方法。它 将对完善设计、预防和纠正生产过程中可能造成产品报废或瑕疵的错误起到有效的作用。     

中小城市公交线网规划方法的探索

针对中小城市发展过程中出现的交通问题及城市空间结构变化,从生成预测、分布预测、分配预测三阶段对公交客流进行预测。分析了中小城市公交线网规划的原则和思路,将公交线网结构分为片区间骨架线路、片区内骨架线路、片区内基本线路三个层次,提出从土地利用和城市居民出行方便角度考虑公交线网规划,重点考虑城区内部公交线路的完善、城区间公...     

Empirically and Theoretically–Based Models for Predicting Brominated Ozonated By–Products

During water treatment, ozonation of waters containing bromide ion producesboth organic and inorganic disinfection byproducts. Bromide ion concentrations in U.S. waters range from 0.01 to 2 mg/L (Krasner, 1989). Bromoformand dibromoacetic acid (DBAA) are the major organic byproducts and bromateion is the major inorganic byproduct derived from ozonation. Bromoform is a known carcinogen and the existence of bromate ion in water supplies also is of public health concern (Lykins, 1986). Bromate ion causes renal failure and hearing loss in laboratory animals and in human beings (Kruithof, 1992). The provisional guideline for bromate ion as proposed by the World Health Organization is 25 pg/L and may be exceeded in water treatment processesusing ozone. Also draft drinking water regulations in the U.S. will specify a maximum contaminant level (MCL) of 10 µg/L for bromate ion and a bestavailable treatment (BAT) of pH adjustment.     

一种预测钻井液产生泥球的室内实验方法

钻遇某些软泥岩地层时,钻井液上返过程中易形成泥包现象。为了预测钻井过程中所采用的钻井液是否会产生泥球,通过评价钻井液性能的常用设备,利用含水岩屑颗粒和一定粒径的钢球以及滚动老化模拟在井下岩屑随流体运动的过程,提出了具体的实验参数,建立了一种系统评价泥球产生情况的方法。实验结果表明,该方法可以对不同类型的钻井液在即将使用的过程中泥球产生情况进行预测。实验结果与现场实况相符,得到所试用的水基体系易产生泥球的条件为:滚动时间为20 min,目标温度为90℃;所试用油基体系易产生泥球的条件为:滚动时间为30 min,目标温度为120℃;同时该方法得到的实验结果还可作为优化钻井液性能的依据,提高钻井过程中的作业效率和安全性。      

Approach for Training Quantum Neural Network to Predict Severity of COVID-19 in Patients

Currently, COVID-19 is spreading all over the world and profoundly impacting people’s lives and economic activities. In this paper, a novel approach called the COVID-19 Quantum Neural Network (CQNN) for predicting the severity of COVID-19 in patients is proposed. It consists of two phases: In the first, the most distinct subset of features in a dataset is identified using a Quick Reduct Feature Selection (QRFS) method to improve its classification performance; and, in the second, machine learning is used to train the quantum neural network to classify the risk. It is found that patients’ serial blood counts (their numbers of lymphocytes from days 1 to 15 after admission to hospital) are associated with relapse rates and evaluations of COVID-19 infections. Accordingly, the severity of COVID-19 is classified in two categories, serious and non-serious. The experimental results indicate that the proposed CQNN’s prediction approach outperforms those of other classification algorithms and its high accuracy confirms its effectiveness.     

端承桩承载力不会随时间而增长

强风化岩的力学指标不会随时间而增长，而淤泥层的固结，在端承桩条件下只能引起桩侧负摩擦而使桩的有效承载力略为下降。“解析法推算”所得桩极限荷载，只是预测试桩当时可能达到的极限荷载，而与“时间推移”无关。