支持向量机在边坡稳定性预测中的应用

针对离子型稀土原地浸矿边坡稳定性问题的小样本、非线性等特点,采用一种边坡稳定性预测模型——支持向量机(SVM)模型,分别使用网格参数寻优、遗传算法(GA)参数寻优、粒子群(PSO)寻优算法来计算SVM模型的参数,分析比较3种算法得到的参数,确定最适合离子型稀土原地浸矿边坡稳定性预测的SVM回归模型的参数寻优算法。     

基于优化算法的辐射计折射率剖面反演

介绍了利用双通道地基微波辐射计,基于神经网络和遗传算法结合的晴空大气剖面反演研究工作,神经网络算法反演折射率干项,遗传算法反演折射率湿项,使用青岛地区历史探空数据仿真表明,两种算法相结合反演的大气折射率剖面与探空数据吻合较好.     

基于双链量子遗传算法的系统故障概率分布研究

为简化空间故障树理论中的系统故障概率分布计算方法,提出基于双链量子遗传算法计算该分布.双链量子遗传算法有收敛快、计算量小的特点;同时系统故障概率分布原有方法基于分段函数解析计算,虽可得到精确分布,但计算较为复杂,不适合现场应用.据此,给出了基于双链量子遗传算法的系统故障概率分布确定步骤,并使用该方法分析了以往系统的故障概率分布.对比于前期研究成果,得到的故障分布可以分区表示故障的变化范围,且形成的分布图更为直观,同时体现了原分布中故障概率的变化特征,进而可得到符合故障概率要求的因素范围.     

海上溢油事故双目标应急物资调度模型

为满足海上溢油事故发生后的应急物资需求,最大程度减少事故带来的损失,根据海上溢油应急物资调度的特点,构建基于应急物资需求量和调度时间模糊不确定下应急成本最小和延误时间最少的双目标调度模型。引入三角模糊函数描述应急物资调度中物资需求量和调度时间的不确定性,构建模糊环境下溢油事故点对应急物资应急成本最小和应急延误时间最少的双目标模型,利用遗传算法求解,并通过算例分析证明了该方法的有效性。结果表明,三角模糊数能很好地表征调度中物资需求量和时间的不确定性及模糊属性,确定的调度方案能为海上溢油事故发生时应急物资调度提供决策依据。     

基于自适应遗传算法的应急物资储备库选址及物资调配优化研究

应急物资储备库是应急救援的重要载体,储备库选址是否科学合理决定着整个应急公共服务体系的成效,而传统遗传算法在研究储备库选址与物资调配相结合的问题上存在局限性。针对这一问题,从需求点及应急设施服务质量视角构建基于覆盖满意度和经济性的应急设施选址与物资调配优化模型,并根据模型设计自适应遗传算法(AGA),结合储备库实际情况采取具有方向性的初始群体生成法提高搜索速度,设计自适应交叉与变异算子使AGA能够在进化速度与解的质量之间进行权衡,并获得全局最优解。结果表明,该算法能跳出局部最优从而获得最优的选址-分配方案,可为应急管理部门和决策机构的应急设施选址规划及应急物资分配提供理论依据和决策参考。     

随机规划在泵站树状给水管网优化中的应用

泵站树状给水管网流量具有随机性,而这种随机性变化会直接影响管网的建设费用和动力费用.针对这-特点,应用随机规划原理,建立泵站树状给水管网机会约束模型,编写基于随机模拟的遗传算法程序求解该模型.机会约束模型能较客观地反映该管网的实际工况,使优化设计结果更符合实际.     

基于遗传算法的门限自回归模型在海温预测中的应用

提出了建立门限自回归模型（ＴＡＲ）的一套简便通用的方法。用作者提出的改进遗传算法，可同时优化门限值和自回归系数，成功地解决了ＴＡＲ建模过程所涉及的大量复杂寻优工作这一难题，为ＴＡＲ模型的广泛应用提供了强有力的工具。实例计算的结果说明了这套方法的可行性和有效性，同时也说明了，通过门限值的控制作用，ＴＡＲ模型可以有效地利用如海洋资源所隐含的时序分段相依性这一重要信息，限制了模型误差，从而保证了ＴＡＲ模型预测性能的稳健性，提高了预测精度。该方法具有通用性，在各种非线性时序预测中具有重要的理论意义和应用价值     

改进型量子遗传算法应用于区域水资源可持续利用评价

提出了一种对多项指标都能普遍适用的区域水资源可持续利用评价模型,将实数编码混沌量子遗传算法应用于区域水资源可持续利用评价模型中参数的优化,并用优化好的模型对区域水资源可持续利用做出评价。通过对中国12个区域实测数据的评价实例研究及与其它评价方法得到的结果进行对比,表明该模型具有实用性和可行性。     

基于遗传算法的大气颗粒物的源解析

遗传算法是一种全局优化的随机搜索方法,适用于模型参数寻优。将遗传算法用于大气颗粒物源解析的CMB方程组中参数的优化,得到各污染源对大气颗粒物的优化贡献率。该方法应用于成都市大气颗粒物的源解析结果与用其他多种源解析法得出的结果基本一致。理论分析和应用实践表明了遗传算法用于大气颗粒物源解析研究具有简便、准确和实用性强等特点。      

水质综合评价的遗传投影寻踪插值模型

为解决各单项水质评价指标评价结果的不相容问题 ,提高水质综合评价各层次的分辩力和评价模型的精度 ,本研究采用大样本数据 ,利用投影寻踪、遗传算法、插值型曲线和水质评价标准 ,为水质综合评价建立了一种新的数学模型———遗传投影寻踪插值模型 (GPPIM)。实例研究表明 ,GPPIM建模方法直观、可靠、精度高 ,既具有较强的分类功能 ,又具有较好的排序功能 ,可广泛应用于各种环境质量的综合评价。