建成环境对老年人活力出行的影响——基于极端梯度提升决策树的研究

活力出行与老年人移动能力、身心健康和生活品质息息相关.以厦门为案例,采用极端梯度提升决策树模型,探究建成环境和老年人活力出行之间的非线性关系.研究发现:出行距离是影响老年人是否活力出行的最重要因素;建成环境要素的相对重要性远高于社会经济属性;全部建成环境变量与老年人活力出行之间均存在复杂的非线性关系和"阈值"效应;出发地和目的 地建成环境变量的影响模式存在异同.     

建成环境对老年人活力出行的影响——基于极端梯度提升决策树的研究

活力出行与老年人移动能力、身心健康和生活品质息息相关.以厦门为案例,采用极端梯度提升决策树模型,探究建成环境和老年人活力出行之间的非线性关系.研究发现:出行距离是影响老年人是否活力出行的最重要因素;建成环境要素的相对重要性远高于社会经济属性;全部建成环境变量与老年人活力出行之间均存在复杂的非线性关系和"阈值"效应;出发地和目的 地建成环境变量的影响模式存在异同.     

燃煤电厂烟气脱汞技术研究进展

针对燃煤电厂脱汞技术从脱汞机理、脱汞成本、脱汞效率、影响因素等方面总结分析了吸附法、化学氧化法和利用现有脱硫、脱硝、电除尘等设备脱汞技术的优缺点及研究进展。吸附法主要集中在吸附剂制备及脱汞效率等方面,脱汞吸附剂包括活性炭、改性活性炭、功能性活性炭、活性炭纤维、飞灰和农作物吸附剂等。化学氧化法主要包括光催化氧化、金属及金属氧化物催化氧化和低温等离子体法等技术,其机理都是促进烟气中H_g~0氧化成更容易脱除的Hg~(2+);利用现有设备和技术控制汞的排放是结合了SCR催化剂、电除尘放电促使H_g~0氧化、除尘器飞灰吸附、脱硫吸收Hg~(2+)的复杂脱汞机理,其脱汞成本较低。研究制备农作物磁性吸附剂和对脱硝催化剂进行改性后结合现有脱汞技术是目前最具发展前景的脱汞技术。     

四川省世界遗产保护研究报告

1成果要点 （1）发展中国遗产资源理论与保存技术科学研究。包括特种遗产与特种遗产资源的界定、特种遗产资源研究的基本问题。特种遗产是专项国家法规或国际法认定与保护的一种对于国家或世界具有突出普遍价值的资源，包括国家公园与世界遗产。     

基于GA-SVM模型预测减水剂对充填体强度的影响

 改善充填料浆的工作性能、提高充填体的强度和密实性是矿山充填法的研究方向之一。充填配比实验表明, 在充填材料的制备过程中加入适量的高效减水剂可以提高充填体的抗压强度。为得到经济、高效的减水剂添加参数, 以萘系、氨基、木钙和脂肪族4 种减水剂结合新型充填胶凝材料, 应用某矿山的全尾砂进行配比实验, 建立GA-SVM 预测模型进行优化选择。在优选过程中, 以4 种减水剂的添加量作为输入因子, 以充填体28 d 龄期单轴抗压强度作为综合输出因子, 根据室内试验, 建立训练、验证样本集;建立支持向量机(SVM)回归预测模型, 通过遗传算法(GA)对SVM 模型参数进行优化选择, 当4 种减水剂组合添加的质量分数依次为0、0.35%、0.30%、0.60%, 抗压强度预测值为4.20 MPa。与实验对比, 该模型预测结果的相对误差能控制在1%以下, 精确度较高, 为减水剂添加参数的优选提供了一种新思路。     

超细全尾砂絮凝沉降参数优化模型

 为了得到最优的絮凝沉降参数,以絮凝沉降正交试验数据为训练样本和检验样本建立BP 神经网络预测模型。絮凝剂单耗、料浆浓度及絮凝剂浓度作为输入因子,沉降速度和极限浓度作为输出因子。对比隐含层节点数对模型训练过程及预测精度的影响,选取最佳预测模型节点数为9。将絮凝沉降参数细化输入到预测模型中,从而搜索出优选样本,优选参数絮凝剂单耗为4.5 g/t,絮凝剂浓度为0.11%,料浆浓度为15%。经实验对比,该模型对絮凝沉降参数预测结果的相对误差能控制在5%左右,精确度较高,可以作为絮凝沉降参数优选的一种新思路。     

基于PSO-ELM的建筑物爆破震动速度预测

 针对影响爆破震动速度因素之间复杂的非线性关系,利用粒子群算法（PSO）的全局搜索最优解原理和极限学习机（ELM）处理非线性关系能力,建立了爆破震动速度预测的PSO-ELM 模型。以某地区爆破震动实测数据为例,选取总药量、最大段药量、爆破点与监测点距离、建筑物所在地面震动速度和测点到地面的高度等5 个因素为输入变量,以建筑物震动速度为输出变量。结果表明,PSO-ELM 模型训练值与预测值,测试值与预测值的均方误差分别为0.18 和2.56,平均相对误差控制在6%以内,显示出该模型具有良好的训练精度和泛化能力。对比传统ELM 模型,PSO-ELM 模型不但提高了精度和泛化能力,而且降低了训练样本数和隐含层节点数变化对训练结果的影响,提高了模型的拟合能力,在类似预测工程中有一定的推广价值。