蚁群投影寻踪回归在湖泊水质富营养化评价中的应用

根据湖泊富营养化特性,选择总磷(TP)、总氮(TN)、耗氧量(CODMn)、透明度(SD)、生物量等5个评价指标作为评价因子,建立湖泊富营养化评价的投影寻踪分析模型,采用蚁群算法对评价模型进行优化,并将该模型应用于我国8个湖泊富营养化程度的评价。研究表明:投影寻踪回归分析法,避免了传统评价方法由于主观原因造成的误差,评价结果合理可信、方法简单,为湖泊水体营养化状态的评价提供了新途径。     

基于反馈式突变进化算法的空气质量评价公式

在设定了各指标的极限浓度限值基础上,提出了一个适用于多项空气污染物的空气质量评价的幂函数加和型综合指数公式。将反馈式突变进化算法用于公式中的参数优化,得出优化后适用于多项污染物的空气质量评价普适指数公式。公式应用于多个实例分析评价,并与其它多种评价方法的评价结果相比较。结果表明:该公式不受污染物种类和数目多少限制,计算简便,具有可比性、普适性和实用性。     

基于自适应调整蚁群-RBF神经网络模型的中长期径流预测

径流预测历来是水利部门的一项重要工作,针对水库和河流中长期径流预测精度不高,提出了自适应调节人工蚁群算法(ARACS),对RBF神经网络参数进行优化,建立了自适应调节人工蚁群-RBF神经网络组合算法(ARACS-RBF)预测模型,综合考虑影响径流预变化因素,对安康水库进行中长期径流预测。对预测效果进行检验,结果证实该模型可真实地反映河川径流变化的总体趋势, 并为判断时间序列数据的非线性提供了一种新方法。与RBF神经网络模型、人工蚁群-RBF神经网络模型预测结果进行对比,结果表明,应用ARACS-RBF模型对中长期径流量进行预测,预测精度更高、效果更好。该方法克服了RBF神经网络和人工蚁群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了RBF神经网络的泛化能力,收敛速度快,输出稳定性好,提高了径流预测的精度,置信度为98%时的预测相对误差小于6.5%。可有效用于水库和河川中长期径流预测。     

富营养化评价的幂函数加和型普适指数公式

提出了一个用幂函数加和型表示湖泊富营养化评价的综合指数公式,并采用粒子群算法优化公式中的参数,得出优化后适用于多指标的富营养化综合评价的普适指数公式,该公式的特例也可作为单项指标的富营养化评价指数公式.将优化好的湖泊富营养化评价公式用于我国不同地域和不同类型的65个湖泊的实例评价.其评价结果与用修正卡森指数公式TSI.和我国营养状态指数公式TSI,及其它方法的评价结果基本一致,并与实况相符,从而为水体富营养化评价提供了一种新的有效途径.     

气溶胶等效复折射率反演的免疫进化算法

通过Mie散射理论公式构建目标函数,利用免疫进化算法对气溶胶等效复折射率的实部和虚部进行协同优化,据此创新性地提出了气溶胶等效复折射率反演的新途径.基于成都市2017年9~12月逐时的气溶胶散射系数和吸收系数观测数据以及该时段同时次GRIMM180大气颗粒物监测仪的连续监测资料,研究结果表明,气溶胶等效复折射率反演的免疫进化算法不仅是普适的,而且还具有收敛速度快、计算稳定和求解精度高等特点.通过与其它气溶胶等效复折射率反演方法的对比分析,进一步论证了新方法的优势,这为气溶胶等效复折射率演变机理以及气溶胶吸湿性增长模型的后续研究提供了算法保障.     

富营养化评价的对数型幂函数普适指数公式

为了建立科学合理、简洁直观、普适通用、易于计算和使用方便的湖泊富营养化评价模型,在适当设定富营养化指标"参照值"基础上,定义了相对于"参照值"的指标"规范值"概念,提出了一个对多项指标的"规范值"均适用的富营养化评价对数型幂函数指数公式,并采用粒子群优化算法对公式中的参数进行优化,得到优化后对14项指标皆适用的富营养化评价普适指数公式.将该公式用于我国不同地区和不同类型的45个湖泊及邛海8个断面的富营养化评价,其结果与用修正卡森指数公式TSIm、营养状态指数公式TSIc和幂函数加和型普适指数公式等多种评价法的评价结果几乎完全一致,并与实况相符合,从而为水体富营养化评价提供了一个简单、实用的新公式.     

基于贝叶斯-微分进化算法的小沿河应急水库(拟建)水质预测

为预测拟建小沿河应急水库蓄水后生态净化工程对水质的影响,构建河流污染物衰减模型和Streeter-Phelps模型对入库河道中高锰酸盐指数(COD_(Mn))、溶解氧(DO)、总磷(TP)以及氨氮(NH_3-N)进行预测,同时构建沃伦维德模型,预测库区TP及NH_3-N的浓度变化,并运用贝叶斯-微分进化算法得到最大可能的模型衰减系数。结果表明:应急水库生态治理工程对水质具有一定程度的提升,但是随着取水量的增大,小沿河应急水库对污染物的衰减作用逐渐减小,水生态平衡区富营养化程度由贫营养化程度转变成富营养化程度。在设计取水量50万m~3/d的条件下,生态净化工程对水质提升作用不明显。     

免疫进化算法反演均匀混合气溶胶吸湿增长因子

通过对大气消光系数进行组分分解,并借助米散射理论,构建了以均匀混合气溶胶吸湿增长因子为唯一变量的目标函数.进一步利用免疫进化算法优化该目标函数,提出了一种针对均匀混合气溶胶吸湿增长因子的反演算法.基于成都市2017年10~12月浊度计,黑碳仪和GRIMM180环境颗粒物监测仪的地面逐时观测资料以及该时段同时次的环境气象监测数据（大气能见度,相对湿度RH和NO₂质量浓度）,评估了算法的性能及其适用性.结果表明：对所有测试样本而言,反演均匀混合气溶胶吸湿增长因子的免疫进化算法均能快速收敛到全局最优解.建立了成都地区秋冬季均匀混合气溶胶吸湿增长模型,该模型显著提升了环境条件下气溶胶散射系数的模拟精度,其模拟值与实测值之间的平均相对误差仅为12.7%.该反演算法的普适性可为气溶胶吸湿性及其辐射强迫效应的后续研究提供算法保障.     

基于支持向量机的巢湖富营养化程度评价研究

由于湖泊富营养化程度影响因素多,评价因素与富营养化等级之间关系复杂而且具有非线性特征。支持向量机是由Vapnik等人提出的建立在统计学习理论基础上的一种新的机器学习方法,由于其使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,解决了一些神经网络遗留的问题,又由于其应用了核函数思想,它可以较好地解决非线性问题,利用支持向量机多类分类算法,构建巢湖富营养化程度评价模型,取得较好的结果。     

冲击环境后峰锯齿脉冲试验条件自动寻优方法

目的 通过自动寻优制定冲击环境后峰锯齿脉冲试验条件,避免冲击“过试验”。方法 根据冲击响应谱的基本原理和谱型特征,提出利用对数距离量化评价2条谱型的吻合度。对冲击环境和后峰锯齿脉冲分别进行冲击响应谱分析,将2条冲击响应谱之间的对数距离最小作为优化目标,将后峰锯齿脉冲的波形参数作为优化参数,基于自适应差分进化算法,提出冲击环境后峰锯齿脉冲试验条件自动寻优方法。结果 将所提方法分别应用于模拟冲击环境和实测冲击环境,均获得了合理的后峰锯齿脉冲试验条件,验证了所提方法的正确性。结论 提出的基于自适应差分进化算法的冲击环境后峰锯齿脉冲试验条件自动寻优方法正确可行。     

山区农村居民点时空格局演变特征及蚁群仿真优化——以重庆澄江镇为例

山地农村居民点系统因受自然因素及人类活动等多重扰动而处于深刻转型中,探索山区农村居民点时空格局特征及其优化策略,对于优化山区国土空间格局、推进山区国土空间综合治理与乡村振兴具有重要意义。基于构建理论框架,集成运用景观格局指数法、栅格权重叠加评价法、改进蚁群算法（ACO）等,以重庆澄江镇为例,探索山区农村居民点时空格局演变特征及优化过程,提出优化调控策略。结果表明：（1）研究区农村居民点空间格局演变特征呈现集中、靠拢的演化发展趋势,总体呈现匀质、线状、向心、院落四种分布形态;同时高程、坡度、水域、城镇、道路、基础设施等自然—经济社会因素均对山区农村居民点时空格局演化产生重要影响。（2）改进蚁群算法优化后,研究区农村居民点斑块面积（CA）减少10.07%,居民点斑块数量（NP）和密度（PD）分别减少83.12%和81.16%,平均斑块面积（MPS）增加了4.3倍,平均最近邻体距离（MENN）增加了42.82%。优化后69.1%的农村居民点斑块都集中在适宜区和较适宜区内,且重点向交通便利、公共设施完善、生产便利和中心村庄集中。优化后的农村居民点空间格局更加紧凑有序,土地集约节约效率更高。（3）基于仿真优化结果,综合考虑村庄振兴“产业—人口—土地”互动耦合机制,提出城郊融合、产业集聚、景村融合、搬迁撤并四类农村居民点格局优化方案,助推山区乡村振兴。（4）优化结果同时表明改进的蚁群算法非常适用于复杂环境条件下的较小尺度要素空间布局优化,能够为山区国土空间规划编制提供技术支撑。     

ABC算法优化SVR的磨损故障预测模型

目的为了提高故障预测的精度,针对支持向量回归SVR(Support vector machine for regression,SVR)参数选择困难的问题,提出一种采用人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法优化支持向量回归(SVR)的故障预测模型(ABC-SVR)。方法该模型先对样本数据进行重构,然后将故障预测误差(适应度)作为优化目标,通过ABC算法寻优找到最优的SVR参数,建立故障预测模型。最后通过实例仿真验证模型的优越性。结果采用ABC算法优化的SVR故障预测模型进行时间序列预测,能够较好地跟踪发动机滑油金属元素浓度的变化过程,并且能够提前2个取样时间预测异常情况的出现。结论 ABC-SVR模型有效解决了SVR参数选择难题,能够更加准确地表现故障变化规律,提高了故障预测精度。     

基于LSSVM的石灰石浆液制取电耗优化

提出了基于最小二乘支持向量机(LSSVM)构造以球磨机制浆速度作为目标优化模型,并采用遗传算法实现了给料量、给水量、漩流器入口压力等运行参数的寻优,获得了优化制浆速度的调整方式。以此方式的相应参数作为当前负荷下的基准值,能很好地解决制浆工况下运行参数基准的确定问题。通过现场试验证明:按此基准值运行,可以提高制浆速度,降低电耗。     

Forecasting of dissolved oxygen in the Guanting reservoir using an optimized NGBM (1,1) model

An optimized nonlinear grey Bernoulli model was proposed by using a particle swarm optimization algorithm to solve the parameter optimization problem. In addition, each item in the first-order accumulated generating sequence was set in turn as an initial condition to determine which alternative would yield the highest forecasting accuracy. To test the forecasting performance, the optimized models with different initial conditions were then used to simulate dissolved oxygen concentrations in the Guanting reservoir inlet and outlet(China). The empirical results show that the optimized model can remarkably improve forecasting accuracy, and the particle swarm optimization technique is a good tool to solve parameter optimization problems. What's more, the optimized model with an initial condition that performs well in in-sample simulation may not do as well as in out-of-sample forecasting.     

Forecasting of dissolved oxygen in the Guanting reservoir using an optimized NGBM (1,1) model

An optimized nonlinear grey Bernoulli model was proposed by using a particle swarm optimization algorithm to solve the parameter optimization problem. In addition, each item in the first-order accumulated generating sequence was set in turn as an initial condition to determine which alternative would yield the highest forecasting accuracy. To test the forecasting performance, the optimized models with different initial conditions were then used to simulate dissolved oxygen concentrations in the Guanting reservoir inlet and outlet (China). The empirical results show that the optimized model can remarkably improve forecasting accuracy, and the particle swarm optimization technique is a good tool to solve parameter optimization problems. What's more, the optimized model with an initial condition that performs well in in-sample simulation may not do as well as in out-of-sample forecasting.     

Forecasting of dissolved oxygen in the Guanting reservoir using an optimized NGBM (1,1) model

An optimized nonlinear grey Bernoulli model was proposed by using a particle swarm optimization algorithm to solve the parameter optimization problem. In addition, each item in the first-order accumulated generating sequence was set in turn as an initial condition to determine which alternative would yield the highest forecasting accuracy. To test the forecasting performance, the optimized models with different initial conditions were then used to simulate dissolved oxygen concentrations in the Guanting reservoir inlet and outlet (China). The empirical results show that the optimized model can remarkably improve forecasting accuracy, and the particle swarm optimization technique is a good tool to solve parameter optimization problems. What's more, the optimized model with an initial condition that performs well in in-sample simulation may not do as well as in out-of-sample forecasting.     

湖泊营养状态评价的普适指数公式及效果检验

适当设定湖泊富营养化指标“参照”值 ,将修正的Carlson指数公式中的指标值用相对于“参照”值的指标“相对值”替换 ,公式中的参数可视为与指标特性无关。对公式中的待定参数采用遗传算法进行优化 ,得到对多项指标都通用的营养状态普适指数公式。用折衷激励功效函数法对单项指标的TSIG 指数赋权 ,计算综合指数。公式的正确性已被用于我国数十个湖泊、水库的营养状态评价检验得到证实。该公式计算简单、实用 ,具有客观性、可比性和通用性     

GA优化的湖泊富营养化评价的普适公式探讨

在适当设定富营养化指标的“本底值”情况下,当指标值用于对应“本底值”的相对值表示时,可采用S型曲线描述湖泊富营养化的发展程度,公式中的参数可视为与指标特性无关,采用遗传算法对公式参数优化,得到对多项指标均适用的富营养化程度的指数公式,并提出用广义模糊对比因子赋权新方法计算富营养化综合指数。该评价方法物理意义明确,计算简单,使用方便,具有普适性、可比性和实用性。     

基于CYCBD和麻雀搜索算法的滚动轴承故障特征提取方法

目的解决在较强的噪声环境下最大二阶循环平稳盲解卷积(MaximumSecond OrderCyclostationary Blind Deconvolution,CYCBD)算法在滚动轴承故障特征提取时效果欠佳的问题,为滚转尾翼导弹的尾翼滚动轴承故障诊断提供方法参考。方法提出一种利用麻雀搜索算法(SparrowSearchAlgorithm,SSA)优化CYCBD算法的方法,将CYCBD算法解卷积的包络谱熵作为SSA寻优的适应度函数,利用SSA高效地寻找出合适的循环频率以及滤波器长度,选择自适应参数后,再使用CYCBD算法有效解卷得到周期脉冲特征。结果同时对比SSA优化CYCBD前后进行故障特征提取的包络谱图,CYCBD的噪声幅值不超过0.13 m/s^(2),峰值不超过0.29 m/s^(2),用SSA优化CYCBD的噪声幅值不超过0.08 m/s^(2),峰值不超过0.32 m/s^(2),故障频率成分更加突显,无论是噪声幅度,还是峰值幅度特性,均较CYCBD有了较大改善。结论仿真实验验证了SSA优化CYCBD方法能够更加清晰地辨识到故障特征频率及其倍频成分,其具有良好的工程应用前景。