基于贝叶斯网络的林业碳汇项目风险评价

【目的】发展林业碳汇是应对气候变化的重要途径,随着我国碳交易市场的逐步建立与完善,林业碳汇项目开发受到广泛关注,发展前景良好,但也面临诸多不确定性与风险。基于贝叶斯网络原理,对林业碳汇项目进行系统风险评价,为项目风险管理提供参考。【方法】以中国核证自愿减排(China certified emission reduction,CCER)林业碳汇项目为研究对象,利用多领域林业碳汇专家知识,通过确定网络结构与计算风险参数,构建基于贝叶斯网络的林业碳汇项目风险评价模型。结合专家访谈和实地调研信息,确定林业碳汇项目风险清单,并在此基础上确定风险贝叶斯网络结构;根据专家对各类风险因子发生概率及影响大小的打分,利用熵权法计算风险因子权重,以此获得每位专家对于风险源及总风险的评价结果,得到贝叶斯网络运行的全部参数。利用构建的风险评价模型,测度CCER林业碳汇项目整体风险水平并判断各类风险的主要风险因子;考虑不同类型CCER林业碳汇项目的特征差异,对该风险评价模型进行适应性调整,纳入项目类型节点,通过贝叶斯网络的节点概率模拟功能,计算4类CCER林业碳汇项目的风险值,比较不同类型CCER林业碳汇项目的风险差异。【结果】①CCER林业碳汇项目整体风险值为1.932,四大类风险的风险水平由高到低分别为政策风险、市场风险、技术风险和自然风险,风险值分别为2.150、2.022、1.925、1.546;②CCER林业碳汇项目中政策风险的主要风险因子为林业碳汇交易规则变化、国家减排政策变化;市场风险的主要风险因子为劳动力价格上涨、土地租金上涨;技术风险的主要风险因子为项目未能获得签发、项目未能获得备案;自然风险的主要风险因子为病虫害、森林火灾;③不同类型CCER林业碳汇项目风险水平由高到低分别为碳汇造林项目、竹子造林项目、森林经营项目、竹林经营项目,风险值分别为2.221、2.121、1.954、1.705。【结论】贝叶斯网络能够综合考虑风险水平及风险影响关系两方面信息,在项目风险评价方面具有一定优势。当前条件下CCER林业碳汇项目风险水平中等,政策风险与市场风险相对较高,企业主体参与林业碳汇项目投资决策时,应密切关注碳汇市场相关政策变化,对项目风险进行科学评估;有关部门应注重降低政策不确定性引发的系统性风险,并提高碳汇市场的稳定性与活跃性;简化林业碳汇项目开发程序,以降低项目开发的交易成本。     

基于混合先验分布的贝叶斯因子分析模型

针对现有因子分析模型不能充分融合模型参数信息问题,通过研究因子分析模型的统计结构,构造了参数的混合先验分布;利用贝叶斯定理证明了模型因子载荷阵的条件后验分布为矩阵t分布,协方差阵的条件后验分布为逆Wishart分布.实证研究表明:由于参数先验分布的作用,贝叶斯因子分析结果与传统的因子分析之间存在明显的差异.     

基于粗集的邮件自动分类系统研究

电子邮件给人们带来极大便利的同时,垃圾邮件的日益泛滥,也给人们带来了极大的不便和危害。本文使用基于粗集最优属性约简方法对邮件集进行特征维数压缩,在不影响条件属性分类能力的情况下,利用粗糙集约简化简决策表,得到一个规则,利用规则可以对新加入的邮件进行自动分类,试验结果表明该方法是行之有效的。     

不同微结构纳米碳纤维电极的氧还原性能

采用催化化学气相沉积法制备了3种不同微结构的纳米碳纤维,利用高分辨透射电子显微镜和比表面测试等表征手段对纳米碳纤维的微结构和织构进行了分析;采用电化学循环伏安法对不同微结构纳米碳纤维电极的氧还原反应起始电位、峰电位和峰电流等参数进行了考察,并与石墨电极的氧还原性能进行了比较。结果表明:纳米碳纤维具有良好的氧化还原性能,微结构对纳米碳纤维的氧还原反应性能有着重要影响,这可能与不同微结构的纳米碳纤维具有不同的比表面和孔结构以及表面化学性能有关;同时纳米碳纤维也具有较好的电容性能。     

一种基于EMD和ANC技术的自适应降噪方法

为了提高分析信号的信噪比,基于经验模态分解和自适应噪声抵消技术,提出了一种新的信号去噪方法。该方法首先对信号进行自适应噪声抵消,然后进行经验模态分解,得到不同尺度上的固有模态函数,再对不同尺度上的固有模态函数进行噪声属性判定,如果不是噪声则选用不同的滤波参数,进行自适应噪声抵消,最后对各尺度上噪声抵消后的信号进行重构,得到去噪后的信号。结果表明,该方法比基于最小均方误差准则的自适应噪声抵消方法更能有效地消除信号中的噪声。     

基于案例库维护的案例推理分类技术

分类是数据处理和数据挖掘的重要任务之一,文章在建立案例推理分类器之前,先利用相似粗糙集进行案例属性的约简,再利用基于案例分类的删除技术进行案例库的维护操作;不仅减少案例的存储空间,也大大提高分类的精确度;实验结果表明,相比传统的案例推理分类器和神经网络分类器,该分类器在分类精度和速度上都有一定的优势。     

小比例尺隔震结构模型双向振动台试验

为分析多高层建筑采用铅芯橡胶垫进行隔震后的结构减震效果,试验对一1:16小比例尺隔震结构模型进行了水平和竖向两向输入地震波的振动台试验;试验中地震波输入和模型结构尺寸采用统一试验相似比设计,以尽可能反应真实隔震结构的动力特性。对模型结构上部加速度和层间位移试验数据进行分析,数据显示隔震结构模型无论加速度还是层间位移反应都得到减小,因此证明该隔震技术对高层建筑同样有较好的减震效果。     

3-氨基-4-甲氧基乙酰苯胺的合成研究

以对甲氧基苯胺为原料,用冰醋酸和醋酸酐作乙酰化剂,经乙酰化、浓硝酸硝化、铁粉还原合成了3-氨基-4-甲氧基乙酰苯胺.还原温度96±2℃,还原液pH为5.1～6.0,产品收率72.23%.用铁泥和废硫酸制备硫酸亚铁,使工业废物变为有用的工业原料,对保护生态环境、减轻污染起到了积极的作用.     

还原增感浓度对AgCl光电子衰减的影响

还原增感是三大化学增感类型之一.近10年来,还原增感的机理以及过程的控制,越来越受到感光科学工作者的关切和注意.主要利用微波介电检测技术,测得自由光电子与浅束缚光电子衰减行为随还原增感浓度的变化.实验发现:还原增感浓度低时,增感中心起空穴陷阱作用;还原增感浓度高时,增感中心起深电子陷阱作用.根据光电子衰减行为随增感浓度的变化得到了最佳增感浓度.     

实时交通数据的噪声识别和消噪方法

以常用的交通数据———交通量时间序列的实测数据为例,给出多个噪声识别及消噪预处理的实验结果.为提高建模的准确度,采用模糊减法聚类对交叉口实测交通量进行噪声识别.对实测交通量采用奇异值分解的滤波方法进行除噪预处理,并通过训练径向基函数网络进行预测.与数据未经滤波直接训练网络相比,预测结果的平均绝对相对误差降低了3.31%.用小波变换对交通量数据进行消噪处理,即通过多分辨率的小波分解和重构来实现消噪.实验表明,若对原始交通量时间序列消噪后再建立预测模型,将获得更好的预测结果,这说明研究的噪声识别和消噪方法的可行性和有效性.