基于Adaboost-SVR模型的我国碳排放强度分析与预测

首先对我国1960-2017年的碳排放趋势分5个阶段分析，发现虽然在不同时期存在波动，但长期来看，我国碳排放强度呈逐步下降趋势.然后对差分平稳后的序列数据建立Adaboost-SVR预测模型，采用RMSE、MAPE、MAE、MSE四个评价指标比较Adaboost-SVR模型与Adaboost-DT、SVR、BP神经网络对碳排放强度的预测精度.结果表明，组合模型明显优于其他3种模型，对于碳排放强度预测具有很高的可靠性.另外，通过使用Adaboost-SVR模型进行后续年份预测，发现我国未来碳排放强度总体将继续缓慢下降.最后，基于二氧化碳排放量的LMID分解结果，提出调整能源产业结构, 促进可再生能源利用等节能减排建议.     

货车枕簧丢失故障动态图像识别方法

针对货车运行故障动态图像检测,提出无故障目标识别工作模式,解决货车枕簧丢失故障的自动识别问题。利用Haar特征提取枕簧特征信息,基于AdaBoost算法选取特征并构建层叠分类器,等比缩放搜索窗口检测货车图像,最终分选出无故障的枕簧图像,从而大大地减少了待识别图像的数量,显著地提高了人工识别效率。实验表明,该算法使用的特征简单,搜索策略高效,不受枕簧位置、缩放和旋转的影响,抗噪能力强,对分辨率低、局部遮挡、光照不足或过度曝光等质量较差的图像仍具有很强的适应性,所提出的方案能够满足全天候条件下的货车枕簧目标识别,为货车故障动态图像检测的工程化应用奠定了基础。