南水北调东线工程调水期洪泽湖水质变化规律分析

为了解南水北调东线工程调水期间洪泽湖水质变化,基于2013—2020年洪泽湖调水期水质监测数据,采用Daniel趋势检验分析水质年变化趋势,通过空间插值得出各湖区水质分布规律,并进一步用主成分分析法分析水质主要污染类型。结果表明：2013—2020年洪泽湖调水期水质在合格至轻度污染之间,TP和TN为主要超标因子;时间上水质有变好趋势,空间上过水区水质最差,但有转好趋势,而成子湖区和溧河洼区有所恶化;污染类型以富营养化污染为主,氮磷营养盐影响较大;水质污染以入湖河流输入和建设用地增加人类活动的污染为主要来源,还伴有偶发污染事故;时间上洪泽湖对东线输水的综合水质有改善趋势,建议进一步加强相关污染防治工作,保护洪泽湖水环境,保障南水北调东线工程输水水质安全。     

运用主成分分析和深度神经网络预测钢包炉合金元素收得率的研究

钢包炉（ladle furnace,LF）精炼的核心任务之一是进行钢水合金化过程,以保证钢包到达连铸平台后满足钢水成分要求。钢水合金化也是较为复杂的物理化学反应过程,其不仅对钢水温度有影响,而且对钢水质量、合金料消耗量均有影响。因此,实现LF精炼过程中合金元素收得率的精准预测具有重要意义。本研究首先采用主成分分析法（principal component analysis,PCA）对模型输入变量进行处理,用于简化实际生产数据结构;然后,融合SGDM算法和L2正则化方法,构建了深度神经网络（deep neural network,DNN）;最后,采用主成分分析和深度神经网络相结合的方法,建立了合金元素收得率预测模型。结果表明,Si元素收得率命中率在±1%, ±3%和 ±5%误差范围内分别为54.0%、93.8%和98.8%;Mn元素收得率命中率在±1%, ±2%和 ±3%误差范围内分别为77.0%、96.3%和99.5%。此外,PCA–DNN模型的预测精度优于参考炉次法、多元线性回归模型、改进BP神经网络模型和DNN模型,有助于实现钢水成分的“窄窗口”控制。本研究中合金元素收得率预测模型的建立,也可为LF智能精炼合金化控制模型的开发提供支撑。     

花旗竿属(Dontostemon)植物的区系地理成分及其生态地理分布规律的分析

依据植物标本及有关文献资料,绘制了花旗竿属各个种的分布区图,从而确定了每个种的区系地理成分和该属的多度中心,同时对该属植物的生态地理分布规律做了研究     

压铸铝合金ADC12.1R的组织、性能及成形性

在ADC12压铸铝合金成分的基础上,通过成分优化设计,并对合金进行晶粒细化及变质处理,获得了一种高性能的压铸铝合金ADC12.1R,该合金经金属型重力浇注,其铸态力学性能达到:抗拉强度(σb)为254.9 MPa,延伸率(δ5)为2.925%,硬度(HBS)为102,均优于国内普遍使用的压铸铝合金ZL112Y.实际生产试验也表明ADC12.1R合金具有更好的压铸成形性、出型性及机械加工性能能够满足工业生产应用的要求.     

基于主成分分析的核Fisher判别方法在油水识别中的应用

根据测井数据结构复杂和交集严重的特点,将主成分分析思想应用到剔除奇异点和寻找两类样本的交集中,并在交集中应用核Fisher判别方法,进行油水判别,弥补了Fisher线性判别方法的不足.通过将主成分分析和核Fisher判别方法这两种理论有机的结合起来,提高了利用测井数据识别油水层的鉴别能力,实际应用中证明了本方法的实用性和有效性.     

主成分分析法与层次分析法排序公式的研究

介绍了代数学中的一个重要定理（Perron—Frobenius定理），论述了第一主成分作为系统评估指数的原理和条件；对两类系统排序评估方法，即主成分分析法（PCA）与层次分析法（AHP）的排序公式进行了分析、比较，指出了PCA与AHP内在的、本质的联系及其适用情况，为正确选择使用PCA与AHP评价方法提供了指导。     

天津市各区县经济发展水平的多元统计分析

本文选取了10项适当的主要经济指标对天津市18个区（县）的经济发展水平进行系统聚类分析和主成分分析，综合评价了各区县的经济发展水平．     

湖北省经济可持续发展动态分析

搜集了湖北省1998～2002年国民经济发展的有关数据，按照可持续发展的要求，建立了经济可持续发展的多层次指标体系；借助基于主成分分析的建模方法，就实现湖北省经济、资源、环境之间协调发展的问题进行了研究，建立了湖北省经济、资源、环境可持续发展的数学模型，并利用统计软件SPSS和EXCEL对模型进行了求解，对模型的结果进行了分析和讨论．     

LF钢水成分与温度控制模型

以钢水、渣、包衬为研究体系,建立了钢水成分与温度控制模型。温度控制精度在±3℃以内,在补加系数法的基础上考虑了合金的收得率,推导出合金添加计算公式,使计算精度进一步提高。     

基于主成分分析的建筑空调系统传感器故障检测

在已经建立的建筑空调系统仿真器的基础上,针对系统的温度、湿度、流量传感器提出了一种基于主成分分析的传感器故障诊断方法.该方法根据系统正常的历史运行数据建立数理统计模型,通过传感器实际测量数据与正常数据阵在故障子空间投影的比较,对传感器的故障进行检测.仿真试验表明,该方法能够诊断出固定偏差和漂移故障,为进一步研究传感器的故障诊断提供了必要的基础.