张波
- 作品数：17 被引量：113H指数：6
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- 相关领域：矿业工程环境科学与工程自动化与计算机技术轻工技术与工程更多>>
- 基于QGA-LSSVM的能源需求预测被引量：1
- 2014年
- 能源需求预测是能源规划和政策制定的前提和基础,能源需求预测受到众多因素的影响。为了快速、有效的预测我国对能源的需求,采用量子遗传算法(QGA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化,建立最优的能源预测模型。收集1997—2011年我国能源需求的相关数据作为训练样本和测试样本,对影响能源需求的指标数据,利用因子分析,对关联程度较高的指标数据进行公共因子的提取,减少判别指标间信息交互,通过预测模型的检验,并对比其他预测模型,验证了该模型在能源需求预测中具有极低的误差率。
- 冯亚娟刘晓恺张波
- 关键词：能源需求量子遗传算法最小二乘支持向量机
- 煤与瓦斯突出预测的QGA-LSSVM模型被引量：15
- 2015年
- 为快速、有效地对煤与瓦斯突出类型作出预测,运用灰色关联和因子分析模型对所选主要的判别指标进行分析提取,利用量子遗传算法(QGA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数作寻优处理,最终建立QGA-LSSVM煤与瓦斯突出预测模型。选取从砚石台矿区历史实测的数据,以96∶20的比例对该模型进行训练与测试,并将预测结果与其他预测模型的预测效果进行了比较。研究结果表明:对判别指标进行灰色关联分析可以有效去除对煤与瓦斯突出影响作用小的指标;用因子分析进行公共因子提取,可以有效减少数据信息冗余;利用QGA优化的LSSVM模型能使结果避免陷入局部最优解,用该模型可以有效预测煤与瓦斯突出类型,误判率为0。
- 温廷新孙红娟张波邵良杉孔祥博
- 关键词：煤与瓦斯突出灰色关联量子遗传算法
- 煤与瓦斯突出预测的随机森林模型被引量：25
- 2014年
- 煤与瓦斯突出是煤矿开采过程中主要的动力灾害之一,针对煤与瓦斯突出等级预测问题,提高突出预测的准确率,选取最大主应力、瓦斯压力、瓦斯含量、顶板岩性、距断裂距离、煤层厚度、开采垂深、绝对瓦斯涌出量和相对瓦斯涌出量9个影响因素作为煤与瓦斯突出等级预测的评价指标,同时对相关程度较高的评价指标进行因子分析,提取公共因子,用随机森林算法进行训练预测,建立了基于因子分析的煤与瓦斯突出预测的随机森林模型。通过煤矿实测19组煤与瓦斯突出的数据作为训练样本数据集进行模型的训练,5组数据作为该预测模型的测试数据,进行煤与瓦斯突出预测,同时通过其他预测模型预测结果的对比,验证了随机森林算法在煤与瓦斯突出预测中具有较高的准确度。
- 温廷新张波邵良杉
- 关键词：煤与瓦斯突出
- 一种掘进机截割粉尘检测及动态调节试验装置
- 本发明为一种掘进机截割粉尘检测及动态调节试验装置。本专利主要由齿轮传动系统，螺旋滚筒，模拟夹矸煤岩体，粉尘检测传感器、回转平台和滑移平台六部分组成。根据相似理论搭建出截割头破落岩石的粉尘检测试验台，对截割头工作时的粉尘检...
- 张雯赵丽娟张波
- 文献传递
- 一种桌游信息化头盔
- 本发明涉及一种桌游信息化头盔，涉及游戏设备领域，以解决桌游游戏中裁判操作失误以及玩家违规导致的不公平问题。所述桌游信息化头盔包括头盔外壳和头盔内部支撑部件，头盔外壳前方位置安装有显示装置；显示装置的周边设有挡板装置，挡板...
- 王诗蓝浩张敏王子鸣张波胡赛雨
- 文献传递
- 复杂条件下排桩-混凝土内支撑深基坑变形监测与研究
- 随着经济高速发展，地上建筑难以满足人们对空间的需求，地下工程已经成为提高城市用地利用率的主要的途径。基坑工程开挖规模越来越大，周边环境也愈来愈复杂，钻孔灌注桩联合混凝土内支撑基坑支护形式在这种情况下得到广泛的应用。为有效...
- 张波
- 关键词：基坑工程支护结构有限元分析
- 微波法提取沙棘茶中茶多酚的工艺研究被引量：3
- 2010年
- 用微波法提取沙棘茶中茶多酚,考察了乙醇浓度、微波功率、加热时间、料液比对茶多酚含量的影响。结果表明,微波法提取茶多酚的最佳工艺参数为乙醇浓度50%,微波功率640 W,加热时间50 s,料液比1∶60,在此条件下,茶多酚含量可达16.9%。
- 刘玲玲娄伦蛟张波胡欣培聂简琪
- 关键词：沙棘茶茶多酚微波提取
- 重铬酸钾分光光度法测定沙棘茶中茶多酚的含量被引量：1
- 2010年
- 重铬酸钾分光光度法测定了沙棘茶中的茶多酚总量。在硫酸强酸性介质中重铬酸钾氧化茶多酚,其吸光度随茶多酚浓度的增加而减小,且减小值与茶多酚的浓度呈线性关系。以儿茶素为对照品,校准曲线的回归方程为y=-0.034x+0.4746(r2=0.9986);对稳定性、精密度、回收率进行了试验。该方法简便、快速、准确,可用于沙棘茶中茶多酚总量的测定。
- 刘玲玲娄伦蛟张波胡欣培
- 关键词：沙棘茶茶多酚重铬酸钾分光光度法
- 露天煤矿边坡稳定性预测的PSO-LSSVM模型被引量：7
- 2014年
- 针对边坡工程稳定性预测的复杂性,将粒子群算法和最小二乘支持向量机结合,使用粒子群优化算法寻找最小二乘支持向量机的最优参数,选取七项因素(岩石重度、黏聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙水压力和振动系数)作为边坡稳定性的影响因素,建立PSO-LSSVM的边坡稳定性预测模型。利用矿山实测30组边坡稳定性数据进行学习训练,另用12组数据进行测试,同时与LSSVM测试数据进行比较,验证了PSO-LSSVM模型在矿山边坡稳定性预测中有较高的准确度。
- 温廷新张波
- 关键词：粒子群算法最小二乘支持向量机边坡稳定性
- 基于EMD和LSSVM的滚动轴承故障诊断被引量：1
- 2014年
- 滚动轴承故障的特征信号具有非平稳性,处于较低频带内,并且容易被噪声所淹没、难以检测,在现实条件下很难获得大量故障样本。针对滚动轴承故障信号的这些问题,提出了经验模态分解(EMD)和最小二乘支持向量机(LSSVM)结合的滚动轴承故障诊断方法。使用经验模态分解,将故障特征信号分解为若干个固有模态函数之和,提取特征向量,训练最小二乘支持向量机,通过对N205型号的滚动轴承实验数据的验证,表明了该诊断方法获得较高的准确率,能有效识别滚动轴承的故障类型。
- 温廷新张波
- 关键词：经验模态分解最小二乘支持向量机滚动轴承
