垃圾处理设施构筑物腐蚀问题的研究

针对垃圾处理设施中某些构筑物容易遭到垃圾及其降解产物的腐蚀问题。从各层面进行了一定程度上的研究探讨，根据垃圾处理过程中腐蚀的特点，强调从设计入手重视腐蚀问题的严重性，并以北京市垃圾处理设施为例，提出防腐蚀基本措施和工程实例，确保垃圾处理设施的安全运行。     

基于IPSO-DE-MH算法的突发水污染事件预测模型参数识别

预测模型是有效应对突发水污染事件的前提与基础。为了提高预测模型的准确性,提出了一种新的参数识别方法。首先从反问题与贝叶斯估计的视角构建突发水污染事件预测模型;然后在Metropolis-Hastings抽样方法的基础上,引入混沌理论、粒子群算法、微分进化算法等的思想,设计了一种新的参数识别方法,即IPSO-DE-MH算法;最后通过数值分析验证所设计方法的有效性和准确性。结果表明:新方法能较好地识别模型参数,为突发事件应急预测模型的快速构建提供了新思路。     

基于复杂网络的动态建筑垃圾处置设施网络布局

建筑垃圾处置存在处置面窄、处置率偏低等问题,同时缺乏高效的处置设施网络。考虑固定式处置设施及移动式处置设施的协同,构建了结合生产及需求的建筑垃圾处置设施网络。首先从复杂网络节点重要性的角度分析2类处置设施选址的主要评价指标,利用灰色关联分析法提出固定式处置设施选址及移动式处置设施可行选址,进而通过建立区域总成本及社会负效应最小的混合整数规划模型得出本期移动处置设施选址,根据后续各期数据测算移动处置设施的动态选址及服务范围,并以南京市江北新区直管区为例建立建筑垃圾处置设施网络,以验证此模型有效性。可实现建筑垃圾高效资源利用,减少邻避冲突,并为政府等相关部门的决策者构建区域建筑垃圾处置网络提供一定的参考。     

基于粒子群优化的WA-SVM模型在滑坡位移预测中的应用

针对滑坡位移时间序列含大量噪声、具有明显的非线性等特征,本文提出了一种基于粒子群优化(PSO)的小波分析(WA)-支持向量机(SVM)滑坡位移预测模型(即WA-SVM模型)。该模型在混沌分析的基础上,首先用WA将滑坡位移序列分解成不同频率的分量,然后采用PSO算法优选SVM模型参数,并利用SVM模型预测各分量值,最后将各分量预测值组合得到最终预测值。结合滑坡位移序列实例,将基于粒子群优化的WA-SVM模型的预测结果与WA-BP模型、单独SVM模型进行对比,结果表明该滑坡位移序列存在混沌特性,基于粒子群优化的WA-SVM模型克服了噪声的干扰和参数优选的问题,具有较高的预测精度和预测效率,为滑坡位移的预测提供了一种新的方法。     

我国城市生活垃圾处理处置的现状与问题

通过集中调研我国主要城市基本达到建设标准的卫生填埋场、好氧堆肥厂以及各类垃圾焚烧厂等城市生活垃圾处理处置设施情况，初步掌握了我国城市生活垃圾处理处置的现状和存在的主要问题，提出了进一步加强城市生活垃圾处理处置设施环境管理的建议和对策。     

基于灰色关联分析与SA-PSO-Elman结合的地震直接经济损失评估

对地震灾害造成的损失进行评估是国家采取应急救援和灾后援建工作的重要依据。为快速评估地震灾害引起的直接经济损失,提出一种基于灰色关联分析与模拟退火-粒子群-Elman神经网络(SA-PSO-Elman)结合的地震灾害直接经济损失评估模型。该模型先采用灰色关联分析方法客观地选出地震灾害直接经济损失的主要影响因素,即为Elman神经网络的输入,然后将全局寻优能力强及收敛速度快的粒子群算法与能跳出局部极值的模拟退火算法相结合来优化Elman神经网络的权值和阀值,最后将训练好的Elman神经网络运用到地震灾害直接经济损失评估中。通过仿真试验结果表明:该混合算法优化的Elman神经网络模型比Elman神经网络模型和PSOElman神经网络模型具有更高的预测精度和收敛速度。     

改进BFO优化BPNN的自来水混凝加药预测

本文给出一种量子粒子群（QPSO）算法、改进菌群觅食（IBFO）算法优化反向传播神经网络（BPNN）的混凝投药预测模型,利用量子粒子群的个体极值与群体极值更新细菌觅食算法趋化过程中细菌位置;通过细菌协同改进趋化算子提高优化精度,结合差分算法改进繁殖算子解决部分维度退化问题,加入轮盘赌方法作为选择机制改进迁移算子来克服优化过程中优秀解消失的缺陷;进而优化BP神经网络的权值、阈值以此预测混凝剂投药量.对云南某自来水厂的数据进行离线训练和模型测试,结果表明,所提算法预测结果的均方误差（MSE）达0.0116mg/L,平均绝对误差百分比（MAPE）达1.36%,在预测精度和稳定性上优于BFO-BPNN、PSO-BPNN等模型.     

基于主成分分析和粒子群优化支持向量机的边坡稳定性评价

为科学评价边坡工程的稳定性,优化边坡稳定性的预测精度,提高工作效率,提出了基于主成分分析法(PCA)和粒子群算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)模型。首先利用主成分分析法对边坡稳定性影响因子进行特征提取,以获得的主成分作为支持向量机的特征向量建立支持向量机模型,然后通过粒子群算法优化支持向量机参数,最终建立边坡稳定性评价模型,并对边坡实例的稳定性进行预测,结果表明:PCA-PSO-SVM模型的运行速度快,预测准确率达909%,满足工程要求。     

基于粒子群径向基神经网络的矿井突水水源判别

以多项地下水化学组分指标作为判别因子,采用粒子群算法优化径向基函数神经网络中的参数,建立了最优结构的基于粒子群径向基函数神经网络的矿井突水水源判别模型,将此模型应用于实例分析中,并与其他方法进行了比较分析。结果表明:基于粒子群径向基函数神经网络的矿井突水水源判别模型的判别结果具有客观性和实用性,避免了权重分配等人为因素的干扰;与传统最小二乘法的RBF神经网络相比,其精度更高,优化结果更为合理,具有较强的突水水源判别能力,可为矿井突水水源判别提供了一条新途径。     

基于距离-密度关系的典型垃圾处理设施布局指数研究

基于较高空间分辨率的人口分布(LandScan)和人口活动(Weibo)数据,结合全国垃圾处理设施信息,构建了距离-密度关系曲线,并据此提出了垃圾处理设施布局指数。通过距离-密度关系曲线可分析处理设施潜在环境影响暴露水平的分布情况,而布局指数则从空间覆盖的角度定量测定其影响水平的大小,形成了一种可开展跨地区、跨类型设施布局影响对比研究的手段。基于此方法,以北京、上海为例,对两市共计32座垃圾处理设施的影响水平进行分析和比较。     

合流制溢流控制系统的多目标优化

在城镇合流制溢流（CSO）污染控制系统的规划建设过程中,提高CSO削减率的同时降低建设成本一直受到规划建设决策者的广泛关注。针对CSO控制系统优化问题,利用Matlab、Python和SWMM模型建立了CSO控制系统建设成本与CSO削减率的多目标优化模型,借助非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）对实例求解得出一系列Pareto解集,并进一步为决策者提供多套选择方案。分析结果表明:在3年一遇设计降雨条件下,优化结果中源头LID设施、末端合流制调蓄池与中途截流管网改造的建设成本占比依次降低,其中末端合流制调蓄池的CSO削减率贡献最高,源头LID设施次之,中途截流管网改造最低。     

灰色关联在城市生活垃圾处理方案优选中的应用

根据城市生活垃圾和其处理技术的特点,运用灰色关联法建立数学模型,并应用于南方某城市生活垃圾处理方案的优选。该城市2020年的预计生活垃圾产生情况:总人口为131.5万,生活垃圾产生量为1404.5 t/d,其中可回收垃圾量为483.5 t/d。拟采用备选方案:方案1为卫生填埋;方案2为分类资源化,可回收垃圾回收,不可回收垃圾卫生填埋;方案3为分类资源化,可回收垃圾回收,不可回收垃圾焚烧。通过灰色关联模型计算,求得灰色关联度ε2>ε3>ε1。结果表明,方案2为该城市生活垃圾处理的最佳方案;表明灰色关联法简易可行,利用其得出的结论具有一定的参考价值。     

龙岩市餐厨垃圾资源化利用工艺技术研究

介绍了龙岩市餐厨垃圾处理现状,提出了餐厨垃圾资源化利用设施建设的紧迫性,分析了龙垃圾产量与组分,通过比选,确定了以厌氧产沼气为目标的工艺技术路线.     

呼和浩特市生活垃圾处理现状及综合治理探讨

本文就呼和浩特市生活垃圾处理处置现状提出了存在的问题，并就国内目前垃圾处置方法进行分析比对，找出适合呼和浩特市生活垃圾处理最佳方法一综合处置法，最后就实现生活垃圾综合处置提出几点建议。其目的是供决策部门作参考。     

城市生活垃圾处理方式的对比研究

城市生活垃圾的量越来越大,生活垃圾具备较大的开发潜质、是"放错地方的资源",有效加以利用产生的价值十分可观,若处理不当则通过不同途径危害人体健康.为达到生活垃圾无害化、减量化和资源化的处理目标,中国垃圾的处理能力和水平必须提高,选择合适的处理工艺就变的得十分重要.针对生活垃圾处理的填埋法、焚烧法和堆肥法的优缺点进行了充分比较,不仅仅要关注垃圾处理技术,还要充分考虑各种影响因素,诸如垃圾成分、垃圾分类程度等,综合考虑各方面因素后确定相关技术,生活垃圾有望进行合理的处理.     

粉煤灰、建筑垃圾、粘土对垃圾渗透液吸附行为的研究

为确保城市地下水源不受垃圾填埋场渗透液的污染，本文通过垃圾淋溶试验测定垃圾中有机物、重金属的含量．并选择粉煤灰、建筑垃圾、粘土作为垃圾场填埋底层，考察其对垃圾淋溶液污染物的吸附作用，为大连市垃圾填埋场选择填埋底层及填埋厚度提供设计参数．     

流域农村生活垃圾收运、处理模式探析研究——以巢湖流域为例

流域农村生活垃圾产量大,无害化处理水平低,已成为威胁流域水环境安全的重要因素.以巢湖流域为例,构建了农村生活垃圾收运、处理模式.从技术、经济、环境三方面分析,得出结论：农村“桶装车载直运模式”和“垃圾综合处理模式”可以充分利用现有垃圾处理设施,经村庄收集、乡镇转运,最终实现垃圾减量化、资源化、无害化.     

基于TSA-BP模型的温州站台风风暴潮增水预测

台风风暴潮灾害通常会对沿海地区造成巨大损失,因此,准确预测台风风暴潮增水对沿海地区的防灾、减灾工作具有现实意义。本文根据现有风暴潮增水预测研究的成果,建立了基于被囊群算法（tunicate swarm algorithm）优化的BP神经网络模型,将该模型应用于台风风暴潮增水预测研究中。本文选取影响温州验潮站的3个台风作为研究对象,收集并建立了3个台风影响验潮站过程的129个逐时数据样本。利用新模型对温州站进行风暴潮增水预测,结果表明,该模型与BP神经网络相比克服了陷入局部最优解的缺陷,与粒子群优化的BP神经网络模型相比,提升了模型收敛速度,具有更好的预测精度及稳定性。     

城市生活垃圾处理技术探讨

针对城市垃圾的迅速增长．垃圾污染问题异常尖锐的问题．介绍了中国城市生活垃圾的处理技术应用现状．分析了垃圾处理存在的一些问题．对目前常用的城市生活垃圾处理方法的优缺点进行对比分析，并提出了在未来一段时间里生活垃圾处理技术的研究方向，要彻底解决垃圾问题，仅靠各种处理技术是不够的．必须完善法律、法规；改进管理方法．加强环境监测；加大科技投入，提高技术装备水平；增加资金投入；加强宣传等。