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公开(公告)号：CN114509556A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210023486.5
申请日：2022-01-10
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种预测场地重金属污染物浓度的方法，包括：采集场地土壤样品，构建场地三维模型并获取学习样本数据；构建RBF神经网络模型，并采用PSO算法优化RBF神经网络模型的参数，之后利用优化的RBF神经网络模型预测场地重金属污染物浓度。本发明采用三维建模方法对待预测场地土壤进行样本采集，能够充分考虑到进入场地土壤中的重金属污染物因地层分布的不同而产生不同程度的水平与垂直迁移的可能性；通过构建PSO‑RBF神经网络模型，可同时优化多组可能的解，最后在多组可能的解中选择最接近真实解的一组作为最终解，在提高模型预测准确性的同时大大减少优化过程的计算量，提高了模型整体性能。
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公开(公告)号：CN114509556B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210023486.5
申请日：2022-01-10
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种预测场地重金属污染物浓度的方法，包括：采集场地土壤样品，构建场地三维模型并获取学习样本数据；构建RBF神经网络模型，并采用PSO算法优化RBF神经网络模型的参数，之后利用优化的RBF神经网络模型预测场地重金属污染物浓度。本发明采用三维建模方法对待预测场地土壤进行样本采集，能够充分考虑到进入场地土壤中的重金属污染物因地层分布的不同而产生不同程度的水平与垂直迁移的可能性；通过构建PSO‑RBF神经网络模型，可同时优化多组可能的解，最后在多组可能的解中选择最接近真实解的一组作为最终解，在提高模型预测准确性的同时大大减少优化过程的计算量，提高了模型整体性能。
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公开(公告)号：CN215325710U
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202121234610.X
申请日：2021-06-03
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本实用新型涉及矿物废料存放领域，特别涉及一种矿山用临时废料存放设备，其包括外壳、一级分类装置和二级分类装置，所述外壳顶部设置有进料口，废料由该口进入存放设备内，所述一级分类装置设置外壳内部，其位于进料口下方，所述一级分类装置内设置有横移通道一和横移通道二，通过切换横移通道一和横移通道二实现第一级物料分类，所述二级分类装置设置在一级分类装置下方，其内部设置有分料板，对废料进行二级分类，废料通过二级分类装置后进入设备底部的暂存室中。
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