简介：摘要：安徽晋煤中能化工生产中仪表的在线监测和预测性维护至关重要，可以帮助企业提高生产效率，减少故障频率，降低维护成本，保证生产安全。基于物联网技术的化工自动化仪表在线监测与预测性维护系统，已经逐渐成为化工企业的必备工具。物联网技术使得化工企业的仪表可以实现远程监测和控制，管理人员可以随时随地通过互联网对仪表进行监测和故障诊断。通过实时监测仪表的运行数据，可以提前发现仪表的异常情况，及时进行维护，避免因故障导致的生产事故。

简介：基于近些年德州市平原县粮食和耕地变化情况，采用土地资源承载指数（LCCI）模型分析了其城镇人口承载力现状，运用逻辑斯蒂模型和三次指数平滑预测模型预测2016—2020年平原县粮食产量、耕地面积和土地资源城镇人口承载力。研究表明：平原县土地资源城镇人口承载力处于富富有余状态，土地资源城镇承载指数（LCCI）长期处在0.08以下，粮食自给率较高，具有较大的发展空间。预测到2020年土地承载力指数达到0.13，富富有余状态略有减弱。

简介：大量温室气体CO2的存在严重影响环境,而咪唑型离子液体具有独特的气体溶解性,在CO2捕集方面的应用较为广泛。基于定量结构-性质相关性（QSPR）原理提出了一种新的描述符——拓扑指数（TopologicalIndex,TI）描述符,研究了咪唑类离子液体捕集CO2的性能与其拓扑指数描述符之间的内在定量关系。应用遗传算法获得与捕集量最为密切相关的一组拓扑指数描述符,将其与温度和压力一起作为输入参数,分别采用多元非线性回归算法及支持向量机算法建立了咪唑类离子液体捕集CO2性能与其拓扑指数描述符之间的非线性模型。通过多元非线性回归算法得出训练集和测试集的决定系数分别为0.771和0.754,由支持向量机算法得出训练集和测试集的决定系数分别为0.990和0.981。对预测模型进行了评价验证及稳定性分析,结果表明,两种模型均具有良好的稳定性能和预测能力。根据拓扑指数描述符所建立的预测模型为工程应用提供了一种预测咪唑类离子液体捕集CO2性能的有效方法。

简介：摘要：在电网规划工作中，只要相关部门认真做好电力负荷预测这一环节的工作，就能为今后电网规划工作的顺利进行奠定基础。通过准确、高效的预报，可使工作人员做出科学的方案，从而保证目标装置的使用效果、电网运行品质等。因此，相关部门须改变思路，对电力系统负荷预测进行重新认识。在新形势下，电力企业应充分发挥大数据技术的优势，不断改进电力系统负荷预测与优化调度的方法。本文主要分析电力系统中基于大数据的负荷预测与调度优化算法研究。

简介：摘要：随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术已逐渐渗透至各行各业，机械电子设备领域尤为显著。通过深入探讨人工智能技术在机械电子设备故障诊断与预测中的应用，综述现有研究成果，分析AI算法在提升诊断精度、缩短故障响应时间、实现预防性维护等方面的优势。研究概述了机械电子设备故障诊断与预测的重要性及传统方法的局限性，阐述了多种AI技术（如深度学习、机器学习、专家系统等）在特征提取、模式识别、预测模型构建等方面的具体应用，还讨论了AI技术在该领域面临的挑战与未来发展趋势，为机械电子设备故障诊断与预测智能化提供了理论依据与实践指导。

简介：摘要：探讨了电力系统自动化中设备故障诊断与预测技术的优化策略，重点围绕数据管理与预处理、算法创新与优化以及综合诊断与预测平台的构建三个方面展开。强调了数据质量与完整性的重要性，提出了建立完善的数据质量管理体系和有效的数据清洗、补全及标准化处理策略。分析了算法复杂性与实时性之间的矛盾，并探讨了通过算法创新与优化来提升故障诊断与预测准确性的方法。提出了构建综合诊断与预测平台的必要性，以实现多源信息的融合与分析，提高运维效率和电力系统的整体稳定性。

简介：摘要：探讨了如何通过引入深度学习和人工智能技术、实施综合化的系统优化以及提升数据质量管理，来优化电力系统的运行效率和安全性，具体而言讨论了基于深度学习模型进行电力系统故障预测和利用大数据分析技术提升实时决策支持系统的效果。此外还介绍了建立智能化电力系统管理平台的重要性和方法。通过这些措施，电力系统可以实现更高的响应速度、决策效率和数据质量管理水平，为电力行业的智能化发展提供了有力支持。

简介：为准确预测膨胀土边坡稳定性,避免人员和财产损失,提出一种基于偏最小二乘（PLS）和WNN的组合预测方法。首先利用PLS提取样本数据的主元特征;然后利用获取的主元特征建立WNN边坡稳定性预测模型;最后通过所建立的模型实现对边坡稳定性的预测。结果表明,该预测方法仅经过200余次迭代即可完成模型训练,预测均方误差达到0.0125,比单一WNN有了很大改善,从而验证了其可行性和有效性。

简介：沉积物-水微宇宙系统是经济合作发展组织（OrganisationforEconomicCo-OperationandDevelopment,OECD）颁布的化学品测试准则中推荐的试验系统之一,可用来测试化学品对底栖生物的慢性毒性。为了在试验前对化学品的浓度变化进行预测,进而确定试验方法,以摇蚊慢性毒性试验系统为例,采用环境多介质模型的建模方法,构建了一种可通过化学品理化性质和试验系统参数,对化学品在沉积物-水试验系统中浓度变化进行预测的模型。结合试验数据和文献资料,给出了模型中试验系统参数的推荐取值,并使用Matlab软件中的Simulink工具对模型进行编程和求解。以此模型为基础,给出了模型在3个方面的应用,即预测蓄积时间、预测平衡时间以及拟合试验数据。对80种已有或假想化学品的蓄积时间和平衡时间进行了计算,得出的范围分别为〈1~204d和〈1~73d。此外,适当修改模型结构和模型参数,也可将其应用于其他暴露场景中。但使用模型对化学品浓度进行预测时发现,模型仅对沉积物中化学品浓度的预测结果较为准确,而对水中化学品浓度的预测结果与实测值相差1~2个数量级。模型对浓度的预测精度未来仍需进一步提高。上述研究结果完善了沉积物-水微宇宙系统试验方法。

简介：以水资源生态足迹和水资源承载力模型为基础,分析2010-2015年乐陵市水资源承载力,并对其进行预测。结果表明：（1）2010-2015年乐陵市总用水生态足迹呈逐年上升的趋势,农用水生态足迹比重最高,城镇生活用水的增加对生态用水挤压作用较强;（2）乐陵市水资源承载力呈波动中上升的态势,水资源承载力处于赤字状态;（3）水资源承载负载指数表明乐陵市水资源开发利用程度很高,潜力不大;（4）预测值逐年递增,但潜力较小,需借助外流域调水。通过对乐陵市水资源承载力状况进行评估与预测,旨在实现乐陵水资源可持续利用。

简介：结合大量的实际调查资料，筛选出影响水土流失的因子，建立了预测水土流失的灰色状态模型；并以此分析了气田开发对水土流失的影响，最后作出了影响预测，并提出了相应的措施与对策。