近断层地震下楼层竖向加速度影响因素分析

现阶段基于性能的抗震设计思想不仅关注结构自身体系的安全,而且保护非结构构件在地震作用下使用功能完好.对于工业建筑结构,生产设备在地震作用下受损会影响震后功能恢复.加速度敏感型非结构构件一般采用楼层加速度指标来量化其地震损伤程度.以三个不同高度的钢抗弯框架规则结构体系为研究对象,采用与竖向目标谱匹配的近断层非脉冲和脉冲地...     

用支持向量机方法预报舟山沿海突发性冷空气大风

本文用舟山市1994～2003年的测风站资料统计了突发性冷空气大风的发生规律,是以中路冷空气为主,主要发生在11月到3月。通过t统计分析,认为与冷空气大风关系密切的物理量主要有各层风速、低层的温度梯度、地面的气压梯度等,因此主要从这些物理量中选取预报因子。用SVM方法建立预报模型,结果证明SVM方法确实适合小样本建模,有较好的推广能力。     

中国水产品出口影响因素研究

渔业经济对于促进我国农业经济乃至国民经济的增长具有显著的作用,近年来国际水产品市场格局的剧烈变化为中国水产出口贸易带来考验。为改善现况,研究采用层次分析-决策实验与评价实验室-结构解释模型(AHP-DEMATEL-ISM)结合的方法,从贸易准备、企业生产、贸易磋商、市场流通4个阶段出发,挖掘影响中国水产品出口的根本因素及各因素之间的内在联系。结果表明,贸易磋商环境影响最大,企业生产环境、市场流通环境以及贸易准备环境次之;冷链物流、政策扶持、技术壁垒以及关税壁垒是影响中国水产品出口的根本因素。     

支持向量机方法应用于理想时间序列的预测研究

简要介绍了基于统计学习理论的支持向量机方法的基本思想和原理,利用该方法对33模Lorenz系统的理想混沌时间序列建立预测模型,并对在此基础上产生的非平稳时间序列进行预测试验研究。结果表明,支持向量机方法不仅对平稳过程有较好的预报能力,也可以适用于非平稳过程,对实际序列的预测有一定的启发意义。     

支持向量机分类方法在天空云量预报中的应用

以2001年5月1日至2004年12月31日逐日武汉市地面、高空观测资料及欧洲中心24小时预报场等资料为基础,构建了不同的训练样本集,基于支持向量机方法进行了大量多因子的随机交叉验证,从而筛选出了包含最佳预报因子的训练样本集和相应的核参数g,建立了武汉市天空云量的预报模型。交叉验证结果表明预报模型是稳定性的、且具有较好的预报能力和推广应用能力。预报试验和实时预报的结果都显示出SVM方法对天空云量有一定的预报能力。     

海洋环境航行安全保障决策支持系统设计

为对海上船舶航行提供安全保障决策支持,本文设计了海洋环境航行安全保障决策支持系统.系统采用面向服务架构思想,将功能单元封装成统一标准的服务,服务之间的调用关系经设计,实现海洋数据交互与功能组合重用.本文阐述了系统开发与部署步骤并展示决策支持部分的示范性系统流程,向决策者提供卫星成像规划、风险评价、溢油预测与应急救援路径...     

钢管混凝土动力性能研究新进展

简要介绍了国内外近年来在钢管混凝土包括钢管混凝土构件、钢管混凝土梁柱节点及钢管混凝土结构动力性能的部分研究工作。对研究成果在试验研究、计算方法和计算理论等方面进行回顾、分析和综合评述。并对钢管混凝土动力性能的进一步研究进行了展望。     

龙溪隧道初期支护监控量测技术初步研究

针对龙溪隧道在施工过程中常出现软弱围岩变形现象,选取其左线LK22 083～LK22 153段为试验段:采用H20型钢施作初期支护.对锚杆轴力、围岩压力和钢拱架应变开展监控量测工作,验证H20型钢支护是否合理.在试验段范围内选取三个监测断面,对应里程桩号:LK22 084、LK22 100和LK22 125;每个断面在拱顶、两侧拱腰和边墙5个测点埋设监测仪器,每个测点处的锚杆计、土压力计和钢拱架应变计埋设在同一点,便于在数据分析时相互补充说明;通过实测数据分析,结合施工实践,综合表明H20型钢支护是合理的,确保了隧道施工顺利快速通过F8断层.     

全国碳交易下中国钢铁行业的基准线法研究

自2011年来,中国碳排放权交易机制不断健全完善,其中基准线法被确定为全国碳交易初始配额分配的主要方法。钢铁行业作为仅次于电力行业的第二大碳排放部门,加快对其开展基准线法碳交易的测算、设计和评价,对纵深推进全国碳交易市场建设具有重要意义。文中基于2018年钢铁企业直报的温室气体排放数据和单位产品碳强度这一关键指标,确定了中国钢铁行业开展全国碳交易的基准线方案。结果显示,钢铁行业碳交易基准线应包括炼钢及之前的6个工序,基准值宜采用效率较高的前70%至80%范围内的企业碳强度均值,在配额确定时无需考虑行业区域差异,但针对企业间碳强度差异较大的工序应设立从历史法到基准线法的过渡期。     

基于幅频分离的气候时间序列预测试验

从气候波动的瞬时频率与瞬时振幅出发,结合最小二乘支持向量机技术,提出了基于幅频分离技术的气候时间序列预测方法,并对南京地区降水距平进行了30候的预测试验。结果表明,幅频分离预测法能够对所有模态的振幅和高频模态的瞬时频率进行较好的预测,而预测的瞬时频率累积误差会对模态分量的预测距平相关性产生敏感影响,该新方法能够显著提高气候序列高频模态的预测效果。对于气候序列的低频模态分量,集合经验模态分解的边界效应会对瞬时频率的求解产生较大误差,使得序列边界区的幅角计算不准确,导致对低频模态的最终预测效果不理想。对气候序列的高频分量采用幅频分离并进行最小二乘支持向量机预测,而对其低频分量仅采用最小二乘支持向量机进行直接预测,可同时提高高、低频分量的预测效果,并最终提高整个气候序列的预测准确性。该分频预测方法可以使南京降水预测的30候距平相关保持在0.4以上。