粒子群优化SVM在气体定量分析中的应用

针对机动车尾气排放CO气体的定量分析中,支持向量机建模的参数难以确定、光谱数据计算量过大等问题,提出了一种自适应变异粒子群优化的支持向量机方法,对浓度范围在0.5%~8%的20组不同浓度的CO气体进行定量分析。通过对汽车尾气中CO气体的初始数据进行优化,再将优化的核函数带入支持向量机进行浓度的回归分析,将结果与BP神经网络模型回归效果作对比,实验表明：粒子群寻优得到的最优参数c=39.3152,g=0.17855;BP神经网络的适应度值在迭代60次之后趋于稳定,SVM建模时间约为BP网络的1/30,且SVM预测精度明显高于BP网络。相比与BP网络,SVM更适合处理气体定量分析问题。     

基于自适应变异粒子群算法的混合核ε-SVM在混合气体定量分析中的应用

针对利用不分光红外吸收法（NDIR）的多组分气体传感器对汽车尾气进行同时测量时,红外光谱特征吸收谱线重叠较为严重,所测气体浓度是交叉吸收干扰后的结果,造成测量误差大,分析精度低的问题,提出了一种自适应变异粒子群算法的混合核ε-SVM方法,建立三组分混合气体定量分析模型,已消除混合气体之间相互干扰产生的误差问题。实验中,采集CO2、CO、C3H8的浓度信号,作为模型输入,通过模型回归分析,得到对应的混合气体组分浓度,通过实验数据对模型性能进行分析,结果表明,该模型的平均误差相比于传统模型明显减低,取得较好的精度。     

基于改进网格搜索法的支持向量机在气体定量分析中的应用

针对气体定量分析中,支持向量机建模的参数难以确定以及现有的方法历时长等问题,提出了一种改进的网格搜索法,用于建立基于红外光谱的CO2气体定量分析模型。通过对汽车尾气中CO2气体的初始数据进行优化,再将优化的核函数代入支持向量机进行浓度的回归分析。对浓度范围在0.025%~20%的20组不同浓度的CO2气体进行定量分析,并与PSO算法作对比。实验表明,采用改进的网格搜索法获得的最佳参数c=0.25,g=2.8284,PSO获得的最佳参数c=18.3021,g=0.01,所用时间比PSO算法节省约5倍。预测结果误差在5%以内,符合国家对尾气排放的相关标准。     

基于自适应变异粒子群优化的SVM在混合气体分析中的应用

针对混合气体定量分析中,支持向量机建模的参数难以确定、红外光谱数据计算量过大以及气体间交叉干扰等问题。提出了一种自适应变异粒子群优化的支持向量机方法,用于建立基于红外光谱的多组分混合气体定量分析模型。混合气体主要由浓度范围在0.5%~8%的CO、3.6%~12.5%的CO2及200×10-6~3270×10-6的C3H8三种组分气体组成。利用粒子群优化算法对支持向量机建模中的参数进行优化选择,并与遗传算法优化的支持向量机作对比。实验表明,采用此方法建模所用时间为39.524 s,遗传算法为26.272 s;针对CO2独立建模的预测结果,粒子群优化算法均方差为0.000123758,遗传算法均方差为2.14952。在建模时间略高的情况下,粒子群优化算法预测结果均方差明显低于遗传算法。     

基于TensorFlow架构的Adam BPNN在红外甲烷传感器系统误差修正的应用

针对本实验室设计的红外甲烷传感器,在实验过程中易受到传感器内部干扰信号影响的问题,使得传感器产生较大的测量误差,为此提出了一种基于TensorFlow架构的Adam-BPNN进行传感器系统误差修正的方法,实验与数据处理结果表明:通过该算法的误差修正,能有效地减小传感器内部干扰信号对测量结果的影响,相对误差减小到0.0226%,提高了红外甲烷传感器的稳定性与精度,且重复性好。     

2009年北京市春季大气颗粒PM_(2.5)和黑碳浓度变化特征

为了评价奥运会后车辆限行、施工减少等措施对北京市大气环境质量的影响,利用黑碳仪和颗粒物在线观测仪,于2009年4月26日—5月16日对北京市大气悬浮颗粒PM2.5质量浓度,2009年4月21日—5月21日对黑碳浓度实行连续观测,采用SPSS11.5和EXCEl2003对数据进行统计分析,获PM2.5和黑碳的日均值、小时均值和观测时段内小时均值的连续变化资料。结果表明:观测时段内PM2.5浓度日均值为(9.3±0.2)μg/m3,低于北京市以往同期记录,达到美国EPA的PM2.5推荐标准。黑碳浓度的日均值为(2319±18)ng/m3,低于我国其他城市和北京市历史记录。说明北京市实行的污染源控制手段收到了明显效果。PM2.5浓度呈现周变化趋势,日变化表现两个峰值。黑碳浓度日变化为一峰一谷,未出现以往研究的两个峰值,推测可能受晚间车辆和烹饪活动的影响,晚间峰值被次日升高趋势遮盖。     

大型多媒体互动展品“花的世界”的研发与实践

为了给公园游客,特别是青少年群体搭建一个了解、学习植物科普知识的互动平台,北京植物园研发制作了大型多媒体互动展品"花的世界",将互动多媒体技术植入大比例花朵实体模型上,用一个单体模型全面、系统地介绍花的结构、功能、类型、进化轨迹、文化内涵等多方面知识;同时,综合利用多媒体演示、互动游戏等方式,引导游人自主发现问题、寻找答案,实践多媒体演示科普、互动科普的理念。产品知识结构系统严谨、表现形式生动有趣,自2008年在北京植物园科普馆投入使用后,青少年受众群体呈现出持续增长状态,体现出展品良好的社会效益。在展品的设计与研发的过程中践行了国际科普领域"理念创新、方法创新、技术创新"的三大发展趋势。     

微博营销对消费者购买决策的影响研究

微博在短短的几年内蹿红,成为最具人气的网络平台。企业纷纷利用微博开展营销活动,试图获取利润。从企业微博营销的特点入手,基于网络消费者交易过程视角,探讨企业微博营销对消费者购物决策的影响,揭示其关键因素和作用机制,并结合案例进行分析,为相关企业更好地开展微博营销提供建议。     

发动机冷却系统流固耦合稳态传热三维数值仿真

为解决发动机传热计算时冷却水与缸套、机体之间的流动与传热耦合边界问题，建立了发动机活塞组-缸套-冷却水-机体三维流固耦合系统，并利用有限元分析软件的流固耦合计算功能，把单个零件的传热外边界条件处理成内边界，使得传热仿真更合理更简单。以某增压柴油机为例，用有限元分析软件ANSYS对建立的三维流固耦合模型进行了稳态传热数值仿真，得到了耦合系统的温度场和流场云图。与标定工况下活塞和缸套的温度场测量数据进行了对比分析，结果表明：仿真结果与实测数据吻合较好，误差控制在8％以内。由此说明应用流固耦合仿真方法可以较好地模拟发动机稳态传热。     

流固耦合仿真技术在发动机稳态传热计算中的应用

为解决发动机传热研究中冷却水与缸套、机体之间的流动与传热问题，将有限元软件中提供的流固耦合仿真技术应用到发动机稳态传热计算中。建立了发动机活塞组-缸套-冷却水-机体流固耦合传热模型，该模型既包括了固体与固体之间的接触传热，也包括了流体与固体之间的耦合传热。同时，零件之间的传热边界条件也变得既简单又合理。以某型号柴油机为例进行了有限元仿真计算，并与活塞和缸套的温度场测量数据进行了对比分析。结果表明：仿真结果与试验测量数据误差较小，应用流固耦合仿真方法可以较好的模拟发动机稳态传热状态。