供货条件约束下基于改进ACO的供应商选择

供应商选择问题日益成为供应链管理的重大决策问题。通过对供应商评价指标的研究,以价格、质量、交货能力、采购提前期、服务能力为评价指标,构造了多目标的供应商选择决策模型,包含实际问题中存在的部分供应商无供货能力的限制,供应链战略管理要求下的供应商数量以及供货方式的约束条件,应用蚁群算法(ACO)求解相关问题模型。为了避免蚁群算法过早收敛,对蚁群算法的信息素更新策略做出改进。以Matlab为仿真实验平台,通过实例验证算法的改进效果,得到了具有可操作性的供应商选择优化方案。     

基于Adaboost集成BP网络原煤生产成本预测研究

为了提高传统BP神经网络预测模型精度,避免BP网络容易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,将BP神经网络与Ada-boost算法相结合,提出了一种Adaboost集成BP神经网络模型.结合磁县观台煤矿原煤生产成本相关数据,建立了原煤生产成本预测的Adaboost集成BP神经网络模型,将该模型用于实际的原煤成本预测.结果表明：该模型预测精度高于传统的BP神经网络,收敛速度快,具有较强的鲁棒性,预测精度能满足实际预测需要,为原煤生产成本预测提供了一种新的途径,也为原煤生产成本控制提供了重要依据.     

地震预警技术的应用与展望∗

简要回顾了地震预警的发展历程,介绍了地震预警的基本原理和地震位置、预警震级及预测烈度等关键参数的主要测定方法。作为一种能够有效减轻地震灾害的手段,世界上多个国家和地区相继开始建设各自的地震预警系统,以系统建设与应用实效为切入点,介绍了世界主要地震预警系统和我国的相关进展情况;并基于目前地震预警面临的主要挑战,从传感器、信号处理算法及组网模式等方面,展望了未来地震预警系统新的、有潜在变革性的技术和方法。     

生态足迹动态预测模型构建与分析——以武汉市为例

生态足迹的动态预测能够为区域可持续发展政策的制定提供科学的理论依据,但其研究仍处于探索阶段.以武汉市为例,选取表征社会经济发展的重要指标建立了社会经济系统指标体系,在对武汉市1978～2004年生态足迹时间序列计量的基础上,应用偏最小二乘算法构建了生态足迹动态预测模型,并根据VIP值的大小分析了各指标对生态足迹的影响机制.结果表明,武汉市"十一五"规划期间生态足迹呈上升趋势,其中规划期末2010年的人均生态足迹为2.810 5 hm2,高于全球生态阈值(人均生态足迹为2.200 0 hm2);根据VIP值得出人口、能源消费量和第三产业所占比重为最重要的影响因子,并就如何实现武汉市"十一五"规划目标提出了政策性建议.将科技进步贡献率、能源消费量等重要因子纳入社会经济系统指标体系,弥补了在生态足迹定量测度中忽略社会、经济、科技因素对其影响的不足;另一方面,引入偏最小二乘算法中的VIP值更准确地评价了各指标对生态足迹变化的影响,为生态足迹动态预测研究作了进一步地完善与改进.     

城市污水厌氧氨氧化工艺的菌群分析与效能评估

厌氧氨氧化（Anammox）是一种高效低耗的新型生物脱氮技术,在城市污水处理中具有广阔的应用前景.在城市污水脱氮系统中,厌氧氨氧化菌（AnAOB）是否存在、丰度如何及Anammox脱氮效能如何,是进行Anammox评估的重要指标.本研究重点介绍了在生物脱氮系统中进行AnAOB菌种测定和菌群结构分析的分子生物学技术及Anammox脱氮贡献率的计算方法 .结果发现,对于AnAOB的菌种测定和菌群结构分析,可采用实时荧光定量聚合酶链锁反应（qPCR）、16S rRNA高通量测序和宏基因组测序等分子生物学技术;Anammox脱氮贡献率可通过物料衡算法和¹⁵N同位素示踪法计算.同时,对这些评估方法存在的一些局限性也进行了阐述.总体而言,如何科学、有效、全面地评估Anammox在生物脱氮系统中发挥的作用仍是一个需要长期探究的课题.但随着相关研究的不断深入,检测手段和分析方法也会得到不断优化,这将为Anammox工艺的理论研究及工程应用提供重要支持.     

基于RBF核ε-SVR的导水裂隙带高度预测模型研究

为了构建更多样本条件下的高精度导水裂隙带高度预测模型,利用灰色关联理论筛选出关联度较高的煤层采厚、顶板岩层强度及其组合特征、采深、工作面斜长、开采分层数及倾角等因素作为输入变量;应用支持向量机回归模型理论,建立了不同模型类型与不同核函数组合的4种支持向量回归模型;采用PSO算法对模型参数进行优化,并对4组模型预测结果进行分析比较.结果表明,基于RBF核ε-SVR预测模型在预测精度、拟合效果与训练效率等方面优于其他3组模型.通过对PSO算法优化的RBF核ε-SVR模型与传统经验公式的预测效果进行综合比较和讨论,可得支持向量回归模型在现代化开采条件下预测准确率更高,可为矿井安全开采与资源综合开发提供依据.     

基于CSABC-ELM的采煤工作面瓦斯涌出量预测

为了提高煤矿工作面瓦斯涌出量的预测精度,研究一种将极端学习机(ELM)与利用混沌搜索策略改进的人工蜂群(CSABC)算法相结合的预测方法。改进后的人工蜂群算法有效解决了ABC算法易陷入局部最优、后期收敛慢等缺陷,利用CSABC优化ELM的输入层和隐含层参数,避免了随机产生ELM参数所造成的误差,建立基于CSABC-ELM的瓦斯涌出量预测模型。利用实际煤矿监测数据对该模型进行试验分析,并与ABC-ELM,ELM和BP神经网络的预测结果进行比较。结果表明,CSABC-ELM预测误差更小,精度更高,泛化性能也更强,能有效地对煤矿瓦斯涌出量进行预测。     

中国不同气候区域MODIS C6.1气溶胶光学厚度产品的验证及对比分析

为了解MODIS气溶胶产品反演算法在中国不同气候类型区域的适用性，利用气溶胶观测网（AERONET）资料对最新发布的Terra(MOD)/Aqua(MYD)中分辨率成像光谱辐射计（MODIS）061版本（C6.1）气溶胶光学厚度（AOD）产品进行验证，对比分析了不同气候类型区域条件下暗目标（DT）算法、深蓝（DB）算法、暗目标与深蓝结合（DTB）算法的精度及误差.结果表明：(1)各地面站点对应气候区域的反演相关性趋势相似，且不同气候区域数据相关性相差较大.(2)针对不同气候类型区域，温带季风气候区MYD04＿L2＿DTB质量最优，相关系数（r）高达0.91，均方根误差（RMSE）仅为0.17，有61.1%的数据落入期望区间（EE）内.(3)亚热带季风气候区MYD04＿L2＿DT质量最优，r值达0.89,RMSE为0.16.(4)热带季风气候区域MOD04＿L2＿DTB质量最优，r值达0.86，有63.4%的数据落入EE区间中.(5)温带大陆和高原高山气候区域精度较低，都存在AOD值被低估的情况且r值均低于0.77.前者MYD04＿3k＿DT质量最优，落入EE区间的数据占57.6%；后者...     

蛙跳算法优化的地下水质评价的参数化组合算子模型

传统的参数化多元组合算子模型在进行对数变换后,采用最小二乘法求解模型参数。在满足构建的优化目标函数条件下,直接用基于群集智能的混合蛙跳算法对参数化组合算子模型中的参数进行优化,避免了传统解法过程中需要进行的对数变换,因而使参数求解变得简化。改进后的参数化组合算子模型被应用于地下水水质评价,其评价结果与用其他多种方法的评价结果基本一致。从而表明:混合蛙跳算法优化得出的地下水水质评价参数化组合算子模型为地下水水质评价提供了一种简便和实用的新方法。