中国与美国对外直接投资区位选择的比较研究

基于邓宁的国际生产折衷理论,对比了中美两国投资规模、空间分布和发展阶段,利用灰色关联分析法比较了影响两国投资区位的因子.结果表明,影响美国对外投资的主要因子是人均GNP、CH和CO2的排放量,影响中国的主要因子是直接投资净流入量、航空运输量和CPI;美国对外直接投资属于市场导向型,而中国尚处于转型期,为对外投资第三阶段.     

遗传投影寻踪回归在城市环境质量评价中的应用

引入投影降维的思想,将遗传投影寻踪与回归分析技术运用到城市环境质量评价中。将此技术与神经网络方法进行实例比较,投影寻踪回归方法不但可以合理地作出环境质量的综合评价,而且消除了神经网络方法中类别判断不够精确的影响。     

基于人工蜂群算法与BP神经网络的水质评价模型

针对BP网络水质评价模型的不足,引入人工蜂群(ABC)算法,将求解BP神经网络各层权值、阀值的过程转化为蜜蜂寻找最佳蜜源的过程,提出了一种新的结合人工蜂群算法的BP网络水质评价方法(ABC-BP)。并以2000—2006年渭河监测断面的10组实测数据作为测试样本对其水质进行了评价,实验结果表明该方法得到的水质评价结果准确,并具有很强的稳定性和鲁棒性。     

城市总体规划环评指标体系的建立及其应用

本研究首先介绍了DPSIR模型构建的原理,接着以合肥市为对象,从驱动力、压力、状态、影响、响应5个方面来构建的共36个指标,并采用层次分析法对指标权重的确定和多级灰色关联分析对指标进行综合评价,得出评价结果。合肥市在2004~2005年处于较低可持续发展水平(0.3398、0.3876)、在2010年处于中等可持续发展水平(0.5369)、在2015年处于较高可持续发展水平(0.6016)、在2020年处于较高可持续发展水平(0.7847),该预测评价结果与合肥市城市可持续发展趋势相符。最后采用改进熵值法验证多级灰色关联综合分析结论,计算得出的结果表明,该两种方法评价结论基本相同。因此,本研究对城市总体规划环境影响评价的评价方法的建立与完善,有着较强的实践意义和参考价值。     

新疆“十五”至“十一五”期间影响工业固废产生及排放的主要社会经济因素分析

采用灰色关联分析,找出了影响工业固废量的主要社会经济因素,认为第二产业是影响工业固废的主要因素。第二产业结构比重加大,工业固废量增加。从减少工业固废的角度来看,调整产业结构已是当务之急;环境污染治理投资与工业固废因子关联度最小,说明环保投资已远不能满足环境治理的实际需要,需加大环保投资。     

响应面法和神经网络优化Acinetobactersp．DNS32发酵基质

为了提高阿特拉津降解菌Acinetobactersp．DNS32的产量,分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分（玉米粉、豆饼粉、K：HPO。）进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39．494g／L,豆饼粉25．638g／L和K。HPO。3．265g／L时,预测发酵活菌最大生物量为7．079×10^8CFU／mL,实测量为7．194×10^8CFU／mL;人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39．650g／L,豆饼粉为25．500g／L,K2HPO4为2．624g／L时,预测最大值为7．199×10^8CFU／mL,实测量为7．244×10。CFU／mL;最终确定培养基配方：玉米粉为39．650g／L,豆饼粉为25．500g／L,K2HPO4为2．624g／L,CaCO3为3．000g／L,MgSO4·7H2O和NaCl均为0．200g／L;优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36．6％。结果表明,在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面,响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的,基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。     

可旋转径向式微粒捕集器消声特性影响因素灰色关联分析

为降低可旋转径向式微粒捕集器中的排气噪声,采用有限元法建立可旋转径向式微粒捕集器声学特性模型,分析得到了其消声特性和传递损失曲线,并采用灰色关联分析方法研究可旋转径向式微粒捕集器结构参数对消声特性的影响程度。结果表明,可旋转径向式微粒捕集器具有降噪能力,且对高频噪声消声效果明显好于低频噪声,平均消声量为20 dB左右;直径比和扩张管锥角是影响可旋转径向式微粒捕集器消声特性的2个主要因素,适当选用小的直径比和扩张管锥角,有利于提高可旋转径向式微粒捕集器的消声性能。     

响应面法和神经网络优化Acinetobacter sp. DNS32发酵基质

为了提高阿特拉津降解菌Acinetobacter sp.DNS32的产量,分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分(玉米粉、豆饼粉、K2HPO4)进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39.494 g/L,豆饼粉25.638 g/L和K2HPO43.265 g/L时,预测发酵活菌最大生物量为7.079×108CFU/mL,实测量为7.194×108CFU/mL;人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L时,预测最大值为7.199×108CFU/mL,实测量为7.244×108CFU/mL;最终确定培养基配方:玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L,CaCO3为3.000 g/L,MgSO4.7H2O和NaCl均为0.200 g/L;优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36.6%。结果表明,在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面,响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的,基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。     

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.     

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。