刘炳春
- 作品数：23 被引量：77H指数：5
- 供职机构：天津理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金天津市高等学校人文社会科学研究项目更多>>
- 相关领域：经济管理环境科学与工程自动化与计算机技术一般工业技术更多>>
- 构建基于粒子群算法优化的灰色关联度-双向长短期记忆（PSO-GRA-BiLSTM）神经网络对于交通碳排放预测模型及方法
- 本发明提供一种比现有方法更低的预测误差的基于粒子群算法优化的灰色关联度‑双向长短期记忆(PSO‑GRA‑BiLSTM)神经网络的城市交通碳排放预测方法；包括以下步骤：运用ArcGIS中ArcToolbox的创建渔网工具将...
- 刘炳春王奕博来明昭冯子杰
- 基于IG-LASSO模型的城市空气质量指数混合预测研究被引量：12
- 2017年
- 空气质量指数是各个地区空气污染状况的数据表征,可用于政府对城市空气污染的控制。论文使用天津市2014年1月1日-2016年4月30日的空气质量数据和气象数据,建立一个基于IG(信息增益)和LASSO(最小绝对收缩率和选择算子)的空气质量指数混合预测模型,对未来一天的空气质量指数进行预测。整体实验由预测模型选取、特征变量选取和混合预测3个部分组成。实验结果说明基于IG和LASSO的空气质量指数混合预测模型要比单独使用LASSO模型的预测准确性要好,其误差率为4.75%,并且空气质量指数混合预测模型也可以有效的减少输入变量的数量以及降低模型的复杂程度。同时,也得出天津市空气质量指数的预测准确度受PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2和SO_(2)4种空气污染物浓度影响较大,与风向、天气现象和风力关联性不强的结论。
- 刘炳春郑红梅张斌
- 关键词：空气质量指数信息增益
- 基于多维城市情报的空气质量指数协同预测研究:以京津石为例被引量：2
- 2017年
- 京津冀首都经济圈空气质量的提升和改善是实现京津冀协同发展的重要问题。论文选取了北京、天津和石家庄3个城市为研究对象,分别应用不同城市空气质量情报进行空气质量指数协同预测实验。实验分成3个部分来实现,首先应用目标城市的一维城市情报进行预测,其次分别选取目标城市和另一城市的两维城市情报进行预测,最后选用3个城市的三维城市情报进行预测。实验结果表明,大部分城市通过多维城市情报的空气质量指数预测确实可以有效地提高预测的准确度,但是部分城市由于存在较强的空气特征属性协同预测效果不佳。同时通过城市产业定位分析,也得出北京、天津和石家庄3个城市的空气质量较差主要与石家庄的空气污染较严重的重工业较多有关系,可以通过产业升级和调整进行改善的结论。
- 刘炳春郑红梅张斌
- 关键词：空气质量指数支持向量回归
- 面向石化产业的工业工程教育改革思路探讨被引量：5
- 2010年
- 本文在分析当前我国石化产业人才需求及工业工程教育基础上,提出工业工程人才培养方面存在的问题,指出进行工业工程教育改革的重要性和必要性,并从人才培养体系、课程等方面提出了工业工程教育改革的具体思路和措施。
- 刘炳春兰姣杨振坤
- 关键词：工业工程教育改革
- 基于机器学习的港口集装箱吞吐量预测
- 2021年
- 港口集装箱吞吐量是港口承载能力的主要指标,也是港口规划和基础设施建设的重要基础。这项研究提出了选择港口运输指标和宏观经济指标作为输入,通过机器学习预测下个月的港口集装箱吞吐量。实验结果表明,机器学习预测模型具有良好的性能,并且发现宏观经济变化对港口集装箱吞吐量的预测结果具有更积极的影响。
- 刘炳春张鹏
- 关键词：集装箱吞吐量
- 基于信号改进深度学习网络的京津冀城市群二氧化氮浓度预测被引量：2
- 2021年
- 在中国华北地区,二氧化氮污染仍旧不容忽视,尤其是在机动车辆密集和工业生产相对集中的京津冀城市群。运用小波分解(WD)和长短期记忆(LSTM)神经网络建立了W-LSTM组合模型,用于预测未来京津冀地区二氧化氮日均浓度和分指数。使用2014年1月—2018年5月主要大气污染物数据对组合预测模型进行训练试验,在获得最优模型参数后,使用2018年6月—2019年6月数据进行模型预测性能测试试验。结果表明,相较于传统的LSTM预测模型,W-LSTM组合预测模型具有更好的预测性能,预测结果的平均绝对百分误差为9.21%。在此基础上,使用最优预测模型对京津冀城市群2019年7月—2020年12月二氧化氮日均浓度进行了预测,并描绘了时空分布图用以表征其时空变化特征。
- 宫同伟张洋刘炳春
- 关键词：京津冀城市群二氧化氮浓度
- 基于KNN&SVM的北京空气污染预测模型研究被引量：3
- 2017年
- 在应用PM2.5、PM10、SO_2、CO、NO_2和O_3六种污染物浓度指标预测的基础上,将最高气温、最低气温、天气现象、风向、风力5种气象条件指标增添到空气污染预测输入变量中,采用K最近邻(KNN)和支持向量机(SVM)两种算法建立北京市空气污染等级分类预测模型。论文采用中国环境监测总站公布的北京市2014年1月1日至2016年4月30日的6种污染物浓度指标数据以及北京市气象台公布的北京市2014年1月1日至2016年4月30日的5种气象条件指标数据进行测试实验。结果发现,KNN模型预测的准确度为83.56%,SVM模型预测的准确度为87.32%,SVM模型在空气污染等级分类预测方面比KNN模型的准确度高出3.76%,建议将来在北京市空气污染等级预测中采用SVM模型以期获得较好的预测和空气污染控制效果。
- 刘炳春符川川李健
- 关键词：支持向量机K-最近邻算法
- 基于可拓方法的服务型制造企业核心能力识别被引量：4
- 2012年
- 文章研究了服务型制造企业的核心能力识别问题。在对企业核心能力分析的基础上,设计了适于服务型制造企业核心能力识别的指标体系;并据此建立了核心能力的识别物元模型。同时,通过将变权原理与层次分析法相结合,建立一种更有优势的核心能力可拓识别方法。
- 刘炳春李健
- 关键词：服务型制造可拓方法核心能力
- 小城镇发展循环经济的对策及措施研究被引量：3
- 2008年
- 本文在论述小城镇发展循环经济的必要性基础上,从四个方面探讨了小城镇循环经济体系。即:循环经济产业体系、城镇基础体系、生态环保体系以及社会事业体系。发展小城镇循环经济的重心之一就是发展生态农业体系,本文从实际出发,充分研究了小城镇生态农业运行模式及建设重点。本文对小城镇的再生资源回收体系也进行了深入研究,并从组织、管理、技术和基金等方面提出了小城镇发展循环经济的保障措施。
- 苑清敏刘炳春李健李春发
- 关键词：循环经济小城镇循环经济体系
- 基于DWT-GRU模型的天津市NO2浓度预测研究被引量：3
- 2020年
- 为达到准确预测城市空气污染浓度的目的,文章通过结合离散小波分解和门控循环单元构建集成神经网络模型(DWT-GRU),利用2014年1月1日-2019年6月30日的6种主要大气污染物浓度数据及同期的气象信息进行训练,获得最优模型结构,从而实现对未来1 d天津市NO2日均浓度的预测。首先将输入数据利用离散型小波变换分解信号,提高输入变量的数据维度,然后利用GRU进行特征学习,通过与其他模型进行对比,表明组合模型能够提供更高的预测精准度和更好的泛化能力。最后分析了政策引导、产业发展、居民生活对天津市NO2浓度的年度变化及季节性变化的影响。
- 刘炳春陈佳丽郭晓玲王庆山
- 关键词：空气污染神经网络
