水环境质量综合评价的新模型

为检验已订的水环境质量评价标准的合理性,解决各单项水质指标的评估结果的不相容性问题,提高水质等级模型的分辨率,提出了一种新的水质评价模型-逻辑斯谛曲线(LOG)模型,它的水质等级是连续的实数值;根据LOG模型的参数值可以分析各水质指标值对水质等级的影响程度,从而检验原订水质等级标准的合理性;并给出了基于实码遗传算法的LOG建模的实施方案.实例研究说明,这套方案是实用的和通用的,在其它环境质量综合评价中也具有广泛的应用价值.     

区域水战略方案选优的动态组合评价模型研究

水安全危机是人类进入新世纪以来在生存及发展方面所面临的最严重挑战之一。研究科学合理的水安全战略成为区域可持续发展的重大课题。针对区域水战略问题涉及众多因素且各因素之间动态关联的特点,提出了基于水战略方案优选的兼容度极大化动态组合评价模型（CMM—DCEM）,并将其成功地应用于我国广东省北江下游及其三角洲地区水安全战略方案优选评价。评价结果及模型基于不确定性的敏感性分析结果证明：CMM—DCEM实现了主、客观赋权方法以及单一评价模型的融合,使用实码加速遗传算法求解目标函数,克服了传统的组合评价方法计算繁琐的不足,评价过程更加科学合理。     

基于遗传算法的改进BP神经网络模型在水质评价中的应用

为了确定水体类别，引入人工神经网络理论并通过建立BP神经网络模型对水体的质量、利用价值和处理要求进行评价。针对BP网络应用中存在的问题，建立了基于遗传算法的改进BP神经网络模型，并阐述了训练样本产生、数据归一化、构建网络拓扑结构、初始权重及阀值确定等应用过程。通过实例分析表明，该模型应用于水质评价具有客观性和实用性。     

遗传双线性模型在海洋冰情预测中的应用

提出了一套建立双线性模型（ＢＭ）的简便方案。用作者研制的加速遗传算法可同时估计ＢＭ模型各参数,成功地解决了ＢＭ建模这一难题,为ＢＭ模型的广泛应用提供了强有力的工具。实例的计算结果说明,这套方法在海洋冰情预测中是可行而有效的,通过利用预测过程中产生的残差信息进行反馈矫正,保证了ＢＭ模型高的拟合粗度和稳健的预测性能,增强了ＢＭ对复杂非线性动态系统的适应性。该方案具有一般性,在各种非线性时序动态预测中具     

遗传梯度法在水质数学模型参数估值的应用

介绍一种混合遗传算法－－遗传梯度法，并将其应用于水质数学模型参数估值，较一般优化算法能稳定得到的全局最优解。     

基于奇异谱分析—遗传算法反向传播神经网络模型的湘江新港断面水质预测

运用奇异谱分析(SSA)对湘江新港断面557周的pH、DO、高锰酸盐指数和氨氮数据进行了预处理,再运用遗传算法优化反向传播神经网络模型进行拟合与预测。结果表明:SSA有较好的降噪能力,遗传算法反向传播(GABP)神经网络模型相比BP神经网络模型均方根误差(RMSE)平均缩小了6.96%,具有良好的预测精度;预测期内新港断面的pH、DO、高锰酸盐指数、氨氮均能满足《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)Ⅲ类标准,但氨氮在预测期内呈上升趋势,需警惕氨氮浓度过高引发的水污染问题。     

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     

飞机典型液压管路系统减振优化计算方法研究

目的研究管道走向和卡箍位置对管道应力的影响。方法以飞机典型液压管路系统为优化对象,对管路系统及支持结构进行动力学参数化建模,使用MATLAB和MSC.NASTRAN构筑基于遗传算法的自动减振优化计算平台,以管壁结构和飞机支持结构的动态应力响应最小为优化目标,对管路走向(包括拐折位置、曲率半径)、卡箍位置进行优化计算,从而建立一种飞机管路系统设计中的自动减振优化计算方法。结果使用建立的减振优化计算平台优化计算设计后,飞机典型液压管路系统最大动态应力值降低了50%。结论提供的优化方法能够有效地通过优化管道布置参数降低应力水平。     

基于改进PPC模型的铁路弃渣场综合风险评价系统

为了客观准确地评估铁路弃渣场的综合风险,建立基于改进投影寻踪聚类（PPC）模型的风险评价模型。首先建立了6个维度共19个因素的指标体系,并制定相应评价标准;然后借鉴K均值聚类思想来确定PPC模型关键系数-密度窗宽R,以解决传统方法造成的聚类效果差等问题;同时将遗传算法（GA）作为模型优化算法得到最优投影方向和样本投影值等关键数据;最后以贵昆线铁路的10座弃渣场作为案例研究,研究结果表明:“弃渣场边坡条件”和“地形与地基条件”2个维度对弃渣场的综合风险影响最大;验证了所建模型的科学性,评价结果能够规避人为主观因素的干扰,更加与实际情况相贴合。     

基于遗传-神经网络算法的含均匀腐蚀缺陷油气管线爆破压力预测研究*

为提高含均匀腐蚀缺陷油气管线爆破压力的预测精度，保障长输油气管线的安全运行，将遗传算法和BP神经网络相结合，建立含均匀腐蚀缺陷油气管线爆破压力预测的遗传-BP神经网络（GA-BPNNs）模型。采用已有文献实验数据，分析对比该模型与AGA NG-18，ASME B31G，修正B31G，PCORRC，DNV RP-F101和SHELL 92等方法用于X46，X52，X60，X65，X80等材质油气管线含均匀腐蚀缺陷时爆破压力的计算误差。结果表明:GA-BPNNs模型用于含均匀腐蚀缺陷油气管线爆破压力预测时，误差在-7.78%～6.06%之间，预测精度明显高于目前国内外通用规范的计算结果；该模型操作简单，适用范围广，工程实用性好，为含缺陷压力管道爆破压力的预测提供更好的思路和方案。