密相塔半干法烟气脱硫塔内加湿降温及其对脱硫效率的影响

为了实现密相塔半干法脱硫工艺的精确加湿进一步提高系统脱硫效率,利用推导出的传热传质计算方法,得到烟气温度降低和加水量的关系.结合3组密相塔半干法工程实际数据,发现理论计算值和实测值误差区间仅为2.9％ ～5.4％.通过选取河北某钢厂210 m2烧结烟气密相塔半干法脱硫项目实际在线检测数据,发现循环脱硫灰含湿量为3％的系统脱硫效率整体高于含湿量为5％和4％的样品,最大值达93.56％.通过粒度分析、扫描电镜、X射线衍射及差热-热重对2种不同含湿量的循环脱硫灰进行表征,结果表明,含湿量为3％的循环脱硫灰较含湿量为5％的样品粒径小、比表面积大,无团聚现象,物相分析还证实相对于含湿量为5％样品,其Ca(OH)2和结晶水含量少,几乎都是CaSO4和CaS03干态物质,因此脱硫反应进行彻底,脱硫效率较高.     

PSO-RBF耦合神经网络在水质评价中的应用

径向基函数神经网络(RBF)中,连接输出单元的权重是影响径向基函数神经网络学习精度的主要参数,采用粒子群算法(PSO)对模型参数(权值)进行优化,建立了PSO-RBF耦合神经网络模型,避免权重的人为设定,具有客观性。并在Matlab环境下编程计算,构建了用于地下水环境质量评价和海水富营养化评价的径向基函数网络评价模型。将模型应用于黑龙洞泉域5个地下水监测点和某海水富营养化评价。评价结果和其他方法的评价结果一致,与实际情况符合,评级结果是合理的。评价结果表明,RBF网络简便有效,收敛速度快,有较强的分辨能力,优化确定模型参数后,便可对评价样本进行评价,具有较好的实用性和通用性。     

基于Landsat 8遥感数据的天津市地表温度反演

以Landsat 8遥感数据为数据源,进行天津市地表温度反演研究。首先采用单通道算法反演地表温度,并利用均值标准差法进行温度分级。然后建立不同温度等级面积比例的估算模型。再通过随机样点,从不同温度等级和土地覆盖类型2个角度,分别建立并比较不同类样点的地表温度与各指数的拟合模型。结果表明:次高温区域面积比例与人口密度、人均GDP都具有较高的决定系数;地表温度与NDVI、BAEM的二元线性回归决定系数高于地表温度与单一指数的决定系数;将样点分类后,低温点与MNDBI的决定系数高于其他温度等级样点,水域和植被样点与各种指数的决定系数高于其他地物类型样点。     

EOF重构声速剖面对深水多波束的声速改正分析

声速误差是多波束水深地形测量主要误差源之一，通常采用现场声速剖面测量的方式加以改正，但在深远海多波束水深地形测量时，现场获取全深度的声速剖面并非易事。针对这一问题，利用东南印度洋海洋调查工作中采集到的17个站位的CTD数据，将所有站位声速剖面拓展到全深度，采用经验正交函数分析法（Empirical Orthogonal Functions, EOF）构建调查区声速剖面场，可获得声速剖面场内任意一点的声速值。然后通过EOF重构声速剖面场获得的声速值对测区内多波束水深地形数据进行改正，并与实测声速剖面对多波束水深地形数据的改正结果进行对比，结果表明，5 000 m水深范围内2种声速改正结果相差很小，EOF重构法对深水多波束的声速改正满足水深测量的要求。     

基于分布型电力系统的 PSO 优化设计

优化了传统粒子群算法，运用了混沌算法对粒子做初始化，优化了传统粒子群算法的收敛特性，并在算法的优化过程中，增加了混沌干扰元素对整体最优化极值做混沌干扰，将符合杂交几率的优化粒子做杂交处理，提高了粒子群的种类，增强了粒子群算法的搜寻水平。并通过IEEE33节点的分布型电力系统做无功优化仿真验证，通过比较，验证了优化算法的优越性与准确性。     

人工智能浪潮下的周界报警系统

一、如何理解周界报警系统周界防护本身是一种防御体系,就像古老的中国长城,一直以来实体周界防御体系都是以围墙、围网、栅栏等方式存在。周界报警系统则是依附在原有实体周界防御体系之上的一种自动化智能设备,它包含传感、网络和分析管理模块,分别完成采集数据、传输和算法分析功能。系统时时刻刻收集传感器采集的数据进行分析处理,判断出符合入侵行为的事件,滤除各种干扰产生的事件。     

基于HHO-CNN-LSTM的CMAQ修正模型及其在上海市空气质量预报中的应用

建立空气质量预报模型，预测污染物浓度对人类健康和社会经济发展具有重要意义。然而，传统的空气质量模型CMAQ对污染物浓度的预报精度并不理想。对此，本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的空气质量预报修正模型，并使用哈里斯鹰算法(HHO)对模型的超参数进行优化；用CMAQ模型对上海市2022年12月六种大气污染物(SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、O₃、CO)浓度的预报数据以及监测站的气象数据和污染物浓度实测数据作为HHO-CNN-LSTM模型的输入，对CMAQ模型预报结果进行修正。使用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和一致性指数(IOA)作为评价指标。结果显示，修正模型显著提高了六项污染物浓度的预测精度，RMSE减少了73.11%～91.31%,MAE减少了67.19%～89.25%,IOA提升了35.34%～108.29%。同时针对HHO算法陷入局部最优而导致修正模型对CO浓度预测效果不佳的问题，使用高斯随机游走策略对HHO算...     

一种基于人工蜂群算法的多目标路径决策方法

为兼顾火灾中人员疏散的安全性与效率,使得人员避免遭受火灾风险侵害的同时尽可能节省人员疏散所需时间,提出一种基于人工蜂群算法的最优疏散路径决策方法。首先,通过将一个考虑逃逸代价的单目标模型以及一个考虑路径复杂度的单目标模型合并为一个双目标路径规划模型,实现以火灾风险、路径长度及路径复杂度为最终优化目标;然后,以某建筑为例,运用Pyrosim软件进行建筑内火灾模拟,利用本文的最优疏散路径决策方法得到该火灾场景下的最优路径。结果显示：该决策方法可以有效帮助人员避开风险水平较高的区域,同时尽可能降低所选疏散路径的复杂度,验证了该方法用于考虑火灾蔓延对疏散路线影响的可行性。     

农村突发公共卫生事件应急医疗设施选址研究

为提高农村突发公共卫生事件应急医疗设施选址决策的科学性,基于新冠肺炎(COVID-19)疫情传播迅速,危害性强的突发公共卫生事件特征,依据应急医疗设施设计标准并兼顾农村医疗预算少、应急道路崎岖的特点,首先,选取设施备选地工程地质条件、单位成本、传染率、抵达时间、场所规模以及服务覆盖区域6项影响因素,将熵值法(EVM)和层次分析法(AHP)有效结合确定影响因素权重;其次,建立考虑患者到应急医疗设施的距离之和最小以及所选择应急医疗设施的综合评价值最优的多目标选址模型;然后,设计改进的粒子群优化(IPSO)算法求解模型,得到选址决策;最后,选取天门市部分村庄进行实证分析,以验证模型算法的有效性。结果表明：传染率和单位成本是建设应急医疗设施主要影响因素,IPSO算法选取3个应急医疗设施,能够满足8个村庄患者的治疗需求,并保证患者在4～7 min内就医,为高效开展疫情防控活动提供保障。