简介:采煤工作面的液压支架是承受顶板压力的主体结构,选择支架的主要根据是其将要承受的周期来压荷载。为预测周期来压,构建了基于小波和混沌优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)方法。该方法利用小波分解技术将所选的样本集数据分解成不同频率的分量,基于混沌理论对分量相空间进行重构。各重构分量分别使用LSSVM模型进行训练,其中LSSVM预测模型的参数由混沌粒子群算法进行优化。最后,将各LSSVM模型得到的预测分量进行小波重组得到完整的周期来压荷载预测波形。通过在重构时的计算发现,在某周期下,荷载的时序序列有一定的混沌性。与其他3种模型进行比较,基于小波和混沌优化LSSVM的预测模型得到的最终荷载波的精度更高,收敛性也较好。
简介:自农药厂废水中分离到一株广谱菊酯类杀虫剂降解菌JZL-3,经过形态、生理生化试验及16SrDNA序列分析,鉴定其属于节杆菌属(Arthrobactersp.)。该菌能降解目前市场上使用的7种主要菊酯类杀虫剂,降解速率山高到低为:氯菊酯、甲氘菊酯、氯氰菊酯、氰戊菊酯、联苯菊酯、功夫菊酯和溴氰菊酯。对氯氰菊酯的最适降解温度为30℃,最适pH值为7.0,初始接种量在一定范围内(1%~5%)与降解率呈正相天。菌株JZL-3对氯菊酯和氯氰菊酯顺反异构体的降解没有显著的差异,不同于已有的关于菊酯类杀虫剂生物降解具有显著立体异构选择性的结论。