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为有效降低灾后初期应急资源短缺情况下灾民生理和心理受到的伤害,提出等待效应和短缺效应衡量救援过程中的灾民心理痛苦效应,同时耦合时间和供需情况2个维度测度救援过程中的公平性指标,构建调度总时间最短、时间攀比最小和灾民心理痛苦效应最低的多目标应急资源调配模型,研究多灾点、多配送中心、多种类物资救援场景下的应急资源分配和路径规划决策选择问题。应用NSGA-Ⅱ算法对模型求解,以新冠疫情下武汉市医疗物资调度为算例分析验证模型的有效性。结果表明:模型和算法能有效减少供不应求情况下的灾民心理痛苦效应,保证救援活动的公平性,能得到不同目标偏好下的应急资源调配方案。 相似文献
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为提高腐蚀管道失效压力的预测精度并简化其计算过程,提出基于粗糙集(RS)和粒子群算法(PSO)融合极限学习机(ELM)的腐蚀管道失效压力预测模型。通过属性约简提取影响失效压力的关键因素,选用PSO优化ELM的输入权值和隐含层偏差,将归一化的核心指标数据代入计算。结果表明:该模型预测结果与实际值基本一致,与单一ELM模型相比,预测结果的均方差(MSE)降至0.255;与其他蚀管道失效压力评价模型相比,该模型预测结果的绝对误差平均值降至0.32。 相似文献
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提出了基于卫星气溶胶光学厚度(AOD)和恩格指数反演气溶胶细模态比(FMF)的新算法,该算法采用更准确的气溶胶模型,构建了以AOD和FMF为变量的二维查找表。将该算法用于北京和Jaipur两个地区FMF反演,并与AERONET和MODIS的FMF作比较。结果表明,新算法反演的FMF与AERONET的FMF的相关系数为0.656,而MODIS C6与AERONET的FMF相关系数为0.436;以AERONET的FMF为标准,新算法的均方根误差为0.156,低于MODIS C6的均方根误差(0.318);新算法的反演结果中有90%处于±0.4的误差范围内,而MODIS C6的FMF只有57.4%处于该误差范围内。 相似文献
95.
为提高电抗器故障诊断准确率,提出一种基于多元感知信息融合的诊断方法。方法通过采用PSO(Particle SwarmOptimization)算法优化LSTM(LongShort-TermMemory)网络的神经元个数与dropout值改进LSTM网络,并利用改进LSTM网络对电抗器故障声纹进行分类识别,实现了电抗器故障诊断。仿真结果表明,采用PSO算法改进LSTM网络,可提高LSTM网络的收敛速度和分类识别精度;采用PSO算法改进LSTM网络模型对电抗器故障声纹进行分类识别,可有效诊断额定预紧力松动、单边夹件松动、双边夹件松动等不同类型的电抗器故障,且具有较高的准确率,平均准确率约为98%;相较于SVM、CNN、BP模型以及标准LSTM网络模型,所提PSO算法改进的LSTM网络模型对电抗器故障声纹诊断的准确率更高,具有明显优势。 相似文献
96.
97.
模式搜索算法在毒气泄漏中的源强反算 总被引:2,自引:2,他引:0
基于泄漏源下风向的浓度监测数据并结合大气扩散模式建立反算模型,以确定泄漏源的位置和强度。以扩散模式仿真的浓度数据与监测数据的匹配度作为目标函数,将反演问题转化为优化问题,利用模式搜索算法迭代优化。以高斯模型为例验证了算法的可行性,结果表明利用探测器提供的测量浓度值,模式搜索算法能够在较短时间内搜索到最优解,在计算复杂性或时间上较梯度型算法和智能优化算法有一定优势。该算法能够及时而准确地反算出泄漏源强度和位置,为事故的应急响应与救援提供依据。 相似文献
98.
99.
为有效预警装配式建筑高空作业工人不安全行为的发生趋势或状态,增强对装配式建筑工人不安全行为(PBWUBs)的管控,采用随机森林(RF)-混合蛙跳算法(SFLA)-支持向量机(SVM)模型,开展工人不安全行为预警研究。首先,采用SHEL模型分析处于高空作业危险中的PBWUBs的影响因素,并通过RF确定关键预警指标;然后,采用SFLA对SVM的参数进行寻优改进;最后,利用RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,提出应对措施,并与其他预警模型对比。研究结果表明:基于RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,准确率最高,为91.67%,与其他模型的预警性能相比,最高提升14%。研究结果可为高空作业PBWUBs的防控提供参考。 相似文献
100.
AI时代,算法以弥散性的方式迅速扎根生态环境领域,而且在不断深入与扩张。以数据为基础的算法借助自动化分析,内嵌环境决策各环节,决策效率极大提升,环境决策日趋算法化。然而,算法技术在提高环境决策质量与速度的同时,也将“算法黑箱”“算法霸权”“算法歧视”等基因性风险带入了决策过程,衍生环境决策失准、专业壁垒倍增、公众参与程度低等场景化风险。这种复合性的内生风险统一表现为政府信任危机、环境非正义加剧、环境保护公众参与权悬置,因此,直接限制了算法在生态环境领域的功能发挥。究其根源,环境决策与算法在互动过程中,环境决策的公开性、风险性、社会性与算法的不透明性、自主性、资本性不乏对立、叠加及互斥。算法的介入,使得其与环境决策的属性矛盾,不仅无法得到及时缓冲,反而进一步激化。由此可见,规制环境决策算法化衍生风险的关键在于调和环境决策与算法本质属性的矛盾。为此,该研究立足环境决策算法化所带来的“利”与“弊”,透析其衍生风险的内在逻辑,对环境决策与算法的本质属性进行适当的“扬抑”,从而提出具有针对性的场景化规制路径。所谓的“扬抑”,本质上是对算法技术与环境决策制度内涵利益之衡量。由此,为确保算法在生态环... 相似文献