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.     

MR阻尼器的状态跳跃控制参数

对MR阻尼器实施状态跳跃控制可以有效地减少结构的地震响应，状态跳跃控制参数对半主动控制效果有很大的影响。本文对状态跳跃控制的相关参数进行了研究。利用两个数值算例，对采用不同类型的控制参数(位移、速度、加速度)、控制参数的大小、输入地震动的大小等相关因素对结构地震响应的控制效果进行了对比，发现采用速度响应作为状态跳跃控制变量对于减少绝对加速度响应是有利的；建议采用试算法确定合适的速度控制参数，通过和LQG控制相联系的方法给出了该控制参数最优值的估算方法。