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。     

厦门市多水源多目标联合配置研究

通过遗传算法和权重系数法,兼顾地表水、地下水等多种水源以及供水能力、供需关系等约束条件,构建厦门市多水源联合配置模型,研究经济、社会、生态等多种目标条件下,各行政区多种水源的联合配置优化方案。结果表明:在特枯水年只有优先考虑社会效益方案才能达到较高的生活用水保证率;常规开采地下水条件下,岛内思明和湖里两区以配置九龙江的外调水为主,岛外其他四区以配置本地地表水和地下水为主;开采地下水储存资源作为应急供水水源可大幅提升供水安全保障程度,但也改变了各区的供水结构,地下水供给占比大幅提升。研究表明,可以利用遗传算法面向不同目标对多种水源进行合理配置,地下水能够在保障供水安全中发挥更大作用。     

强降雨导致的建设工程安全事故人因分析HC-GC模型

为降低强降雨导致建设工程安全事故发生率，有效解决该类安全事故人因分析复杂问题，提出新的安全事故人因分析模型方法。基于人为因素分析与分类系统(HFACS),建立包括6层24个因素的建设工程强降雨事故(CPHRA)框架模型(HC);联用遗传算法(GA)优化连续关联规则挖掘算法(CARMA)(GC)分析人为致因关联，绘制事故人为致因链；选取150起强降雨导致建设工程事故典型案例进行模型验证与应用分析。结果表明：优化后的人因分析HC-GC模型具有更优的性能与效率；在事故人因链中，政府安全主管部门监督不足与企业安全文化缺失是深层次因素，现场违规监管与现场安全管理漏洞是主要连接因素，技能水平低与失误违章会进一步强化事故负反馈，事故上报与响应不及时是强降雨导致建设工程事故扩大蔓延最直接原因。     

考虑灾民公平偏好心理的应急物资调配研究

为探究灾后初期应急物资调度过程中不同灾区之间资源分配不公平的影响，引入不公平厌恶效应模型，量化灾民公平偏好心理，综合考虑成本因素，构建公平效用最大、综合物流配送成本最小的多目标应急物资调配模型。设计NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解，以汶川地震为案例分析验证模型的有效性。结果表明，该模型能有效保障灾区的物资满足率和公平性，公平损失与效益损失之间是悖反关系，效益比公平更为敏感，决策者可以根据自身对公平损失和效益损失的偏重程度合理规划调度方案，确保应急救援的顺利进行，稳定灾民的心理情绪。研究成果对灾后初期多受灾点多配送中心的应急物资调配决策问题提供技术支持。     

大坝变形GA-LSTM组合预测模型研究

为监测大坝运行过程中的异常状态，防范化解大坝溃坝等重大风险，基于大坝变形大样本、非线性监测数据，引入长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)神经网络模型对大坝变形趋势进行预测，以测试样本的均方根误差最小为适应度函数，采用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化LSTM模型参数，建立大坝变形GA-LSTM组合预测模型。以福建水口水电站大坝为例进行验证分析，并与LSTM模型和门控循环神经网络(Gated Recurrent Unit, GRU)模型预测结果进行对比分析。分析结果表明，GA-LSTM模型的预测效果和性能更佳，且相较于LSTM模型和GRU模型各测点预测误差均有减小，平均绝对误差减小量最高达6.92%。