基于CVM的惰性建筑垃圾填埋费支付意愿的测定——承包商视角

为确定合理的惰性建筑垃圾填埋费,根据"污染者付费"原则,运用条件价值评估(CVM)方法,以西宁市为例,进行实地调研和问卷调查,分析影响承包商支付意愿的因素,并测算其支付意愿的大小。结果表明:64.0%的受访者愿意支付建筑垃圾入场填埋费,企业性质和资质及受访者的学历和岗位等因素对承包商填埋支付意愿的影响较为显著;西宁市现行的填埋费低于所测算的承包商支付意愿,说明现行填埋费政策在激励污染者改善建筑垃圾管理方面仍有提升的空间。     

基于MATLAB的预测控制系统设计

动态矩阵控制是预测控制中的一种,以该控制理论为基础,针对过热汽温控制系统,设计了一种基于MATLAB的SIMULINK平台的预测控制功能模块,与传统的PID调节方式相比较,结果表明:对于带有纯滞后,大惯性的对象,预测控制的跟踪性更好,调节品质更佳。     

高校师资队伍结构预测模型研究

师资队伍结构预测是高校师资队伍建设的核心问题。本文分析了高校师资队伍的历史状况，分析了办学层次、教学任务量等影响师资队伍结构预测的影响因素，引入线性规划模型分析法，建立高校师资队伍结构预测模型，并设计三种情况进行了实例测试。该预测模型的研究为增强高校师资队伍建设的主动性和前瞻性提供理论依据。     

灰色系统理论在废气污染物排放量预测中的应用

应用灰色系统预测理论,以GM(1,1)模型对我国废气排放中主要污染物排放量进行预测,可有效克服原始数据的离散性,在少信息的情况下得到高精度的预测结果。以2008²012年废气主要污染物排放量为例进行了中短期的预测,结论表明,预测精度均可达到最优的精度等级。     

基于PLS-BP神经网络组合模型的回采工作面瓦斯涌出量预测

提出PLS-BP神经网络组合模型,预测回采工作面瓦斯涌出量.利用分源预测法划分回采工作面瓦斯涌出来源,根据瓦斯涌出来源受不同因素的影响,运用偏最小二乘法(PLS),通过交叉有效性分析,确定提取主成分个数,将主成分作为神经网络输入层建立关联模型.研究证明,本方法不仅避免了各种不相关因素之间的干扰,解决各因素之间多重相关问题,降低变量维数,而且可以结合BP神经网络的非线性映射能力和适应学习能力等优点,提高预测稳定性和精度.     

航空发动机机械磨损故障的评估诊断

航空发动机系统在现代科技条件下变得更加复杂,这种类型的复杂系统具有一定的安全裕度,但在飞行过程中出现问题时必然会导致发动机故障,甚至产生安全事故。对此,应尽量确保发动机状态的稳定性。根据实际维修工作经验可以了解到,发动机机件的机械磨损是造成机械故障的主要因素,对此,应采取相应的技术手段解决相关问题。     

基于DLENN模型的沈阳地区PM2.5浓度预测

受到重工业发展规模、北温带季风气候、秋冬季燃煤取暖、机动车拥堵状况以及微观气象条件等各种因素影响,沈阳地区PM2.5浓度变化具有趋势性、周期性及随机性特征。针对上述三种特征,论文构建了一种集成双向长短期记忆网络的神经网络预测模型DLENN(Double-LSTM Ensemble Neural Network),内含的两个方向LSTM分别刻画PM2.5浓度变化趋势性和周期性,然后采用线性回归杂合神经网络来捕捉PM2.5浓度变化的随机性。基于沈阳地区11个监测站2016至2017年空气质量和气象条件数据,本文将DLENN模型分别与自回归移动平均ARIMA模型、支持向量机SVM模型、随机森林RF模型和梯度提升树GBDT集成学习方法进行对比实验,结果表明DLENN预测模型稳定优于其他方法,其预测误差RMSE相对于ARIMA、SVM和集成模型分别下降了9.23%、3.83%、5.49%.     

采用CASST-QRA对某生物企业液氨储罐的定量风险评估

对于城市安全生产风险评估项目,在某涉氨生物企业的风险评估中采用了CASST-QRA模拟计算其个人风险、社会风险,并与《危险化学品生产装置和储存设施风险基准》(GB 36894—2018)进行比较分析。结果表明:某企业的个人风险不可接受,社会风险处于尽可能降低区。由此,结合实际调研提出相应的对策措施和建议。希望本文的研究成果可以对企业的安全管理和相关政府部门的安全监督提供指导与依据,以期实现城市安全的安全发展。     

牙舟陶制品重金属迁移研究

牙舟陶是贵州省特色陶制品,深受消费者喜爱,远销国内外。近年来全球食品安全事故频发,成为关系到社会稳定的重大问题。许多国家对陶瓷材料的重金属迁移量都有严格规定,并且检测非常严格,对风险评估十分重视。本文对市场上销售的牙舟陶制品按照产品实际使用情况选取相应迁移试验条件进行重金属迁移检测,并对其进行了安全风险评估,研究结果表明,牙舟陶制品重金属迁移量低,达到陶瓷制品食品安全国家标准要求以及国际要求。以生活饮用水卫生标准为健康指导值作安全风险评估,结果表明牙舟陶制品风险极低、安全可靠。