最大Lyapunov指数改进算法的网络流量预测

为了提高网路流量的预测精度,针对网络的非线性及复杂性,应用最大Lyapunov指数改进算法,利用历史数据信息,在重构相空间的基础上对网络流量进行短期预测,应用混沌理论对某高校主干流量时间序列进行分析。结合C-C算法将实际测试的流量时间序列投影到重构的相空间中,计算其最大Lyapunov指数并对最大可预测时间进行了分析。实验结果表明,最大Lyapunov指数改进算法具有良好的预测效果,较高的预测精度和更好的自适应性,该算法应用于网络流量预测是可行、有效的。     

煤焦孔隙特征对挥发性有机物吸附特性影响的分子模拟研究

为了减轻挥发性有机物(VOCs)对生态环境和人体健康的危害，针对煤焦吸附VOCs过程进行了分子模拟，研究煤焦微观理化结构特性尤其是孔隙结构对VOCs吸附特性的影响规律。基于煤焦分子建模与分子反应动力学模拟，构建了具有不同孔隙特征的煤焦分子模型，通过蒙特卡罗方法模拟VOCs在两种孔结构煤焦中的吸附特性与反应过程。所构建的煤焦微孔模型中仅有微孔，而中微孔模型在微孔基础上耦合了中孔结构。模拟结果表明：微孔是影响小分子VOCs吸附稳定性和吸附量的主要因素，中孔的加入不会显著增加吸附量，有时反而会使VOCs吸附性能略微降低。不同吸附质间影响吸附的主要因素为分子量与极性，分子量越大，极性越小，在煤焦中的吸附效果越好。研究结果对重构优化煤焦微观孔隙结构，提高VOCs吸附性能具有参考价值。