为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题，提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法，对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式，确定以24 h为周期的粒化窗宽，利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入，并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据，应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型，并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明，基于模糊粒化时间序列的预测模型，能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定，对模糊粒子拟合效果较好

应用灰关联分析原理讨论了海水环境与金属腐蚀性之间的关系.基于灰关联度的计算,找出了在全浸带条件下,海水中对A3钢具有腐蚀影响的主要因素,利用人工神经网络BP算法建立了海水环境对A3钢的腐蚀作用模型,用该模型预测了新海水域环境下金属的腐蚀速度,取得了较好的结果

制备出P-型半导体超细氧化亚铜,并将其应用于光催化降解对硝基苯酚,通过单因素实验确定主要影响因素和水平后,利用响应曲面法(RSM)对超细氧化亚铜的光催化降解的主要影响因素进行优化.通过分析实验结果,建立了超细氧化亚铜光催化降解对硝基苯酚的二次多项数学模型,预测处理最佳实验条件为:对硝基苯酚溶液的质量浓度为30mg·L-1,H2O2滴加量为0.28mL,pH3.64,氧化亚铜投加量为0.11g.在最佳条件下进行验证实验,发现真实脱色率与预测脱色率具有良好一致性,相对误差仅为3.02%

变形回弹作为金属板料成形的主要缺陷之一,如何提高变应变路径条件下的回弹预测精度一直是研究者们面临的难题.本文针对镁合金变形特点,提出了同时考虑同向硬化、动态硬化和屈服圆畸变的本构模型.以0.8 mm厚AZ31B镁合金板料为研究对象,施加不同预拉伸后进行弯曲变形试验,观察了不同预变形对回弹规律的影响.同时结合有限元分析ABAQUS-Explicit (Vumat)和ABAQUS-Implicit (Umat)对板料的变形及回弹过程进行模拟仿真,对比试验与模拟结果,验证动态硬化对于镁合金板料变形回弹的重要影响

利用灰色关联度分析方法,研究了与石钢煤气发生、消耗相关联的因素,根据煤气发生、消耗量与其相关影响因素间的关系建立了石钢煤气预测模型,并在此基础上开发了石钢煤气优化系统,实现了煤气资源的合理利用与分配

本文旨在研究夹杂-细晶粒区-鱼眼诱发疲劳失效的超长寿命预测模型.基于Cr-Ni-W合金钢疲劳试验结果,结合局部应力-寿命法和位错-能量法,分别构建了局部裂纹萌生寿命模型(LCIL)和考虑夹杂及细晶粒区影响的裂纹萌生寿命模型(IFCIL),并与Tanaka-Mura模型(T-M)进行了对比分析.其次,分别对细晶粒区内的小裂纹扩展行为和细晶粒区外鱼眼内的长裂纹扩展行为进行建模,最终形成了包含裂纹萌生和扩展在内的全寿命预测模型.结果表明,考虑夹杂及细晶粒区影响的裂纹萌生寿命模型(IFCIL)有较高的预测精度;对应细晶粒区的裂纹萌生寿命几乎等同于全寿命;裂纹扩展寿命仅占据全寿命很小的一部分;预测结果全部处于2倍偏差以内,即全寿命模型可有效地用于夹杂-细晶粒区-鱼眼诱发失效的超长寿命预测

◼ 计划职能的概念、性质及其重要性 ◼ 计划与预测的关系 ◼ 制定计划的程序与原理 ◼ 预测的含义、分类、方法及特点 ◼ 决策的含义及分类 ◼ 影响科学决策的因素

建立了RH—MFB精炼过程中钢水温度的数学模型，通过Delphi程序计算了精炼过程中钢水的温度．结果表明，RHMFB精炼开始阶段，钢水温度急剧下降，前10min降温速率约为3℃·min-1．加Al吹氧、加合金和真空室内壁初始温度对钢水温度影响较大．采用该模型预测了精炼结束时刻的钢水温度，与生产中钢水温度平均误差在±5℃以内的占80%．

与行驶速度较高的其他无人驾驶工况相比, 自动泊车时参考路径的曲率较大, 因此车辆转向轮转角速度的限制等系统约束条件会严重影响自动泊车路径跟踪控制器的性能. 为了解决这一问题, 提出了基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪控制器, 并在MATLAB/Simulink和PreScan联合仿真环境中将该控制器与基于线性时变模型预测控制的控制器进行了对比. 仿真结果表明非线性模型预测控制器可以实现多约束条件下的自动泊车, 泊车完成后车辆航向与车位中线的夹角为0.0189 rad, 车辆后桥中点与车位中线的距离为0.1045 m, 仅为车身宽度的5.56%. 相比线性时变模型预测控制器, 非线性模型预测控制器具有泊车精度更高、安全裕度更大、泊车耗时更少等优势. 在实时性方面, 该控制器也能够满足自动泊车的需求

7 地表水环境影响评价 7.1 地表水环境质量现状监测与评价 7.1.1 地表水环境质量现状调查 7.1.2 评价标准 7.1.3 评价方法 7.1.4 评价结果 7.2 地表水环境类比影响分析 7.2.1 地表水水质的类比监测分析 7.2.2 底泥的类比监测分析 7.3 地表水环境影响预测模型建立 7.3.1 模型选取与原理 7.3.2 模型时空概化 7.3.3 情景分析与预测评价 7.4 结论与建议 7.4.1 结论 7.4.2 建议