基于粗糙集和AFSA-BP的水电机组故障诊断

将粗糙集和人工鱼群优化-神经网络算法引入水电机组故障诊断中,利用人工鱼群优化算法中聚类的特点改进粗糙集属性约简方法并对水电机组故障的检测信息进行约简,提取对故障分类起主要作用的信息,并用BP神经网络对粗糙集处理后的故障信息进行诊断。实验结果表明:该方法降低了神经网络的输入信息空间维数,简化了神经网络结构,有效提高了故障诊断的准确性。     

中国FDI区位选择的时空格局演进及影响因素分析

随着中国改革开放的深化和经济全球化的加剧,以全球经济首要“推动者与塑造者”的跨国公司为主体的外商直接投资（FDI）成为中国经济增长和区域发展不平衡的重要催化剂。引入空间自相关和空间自回归模型,用面板数据研究了1995～2009年中国FDI时空集聚特征及其动因。结果表明：各省份实际利用FDI的过程存在较强的空间自相关性,且相关性日渐增强。从总量上来看,仍主要集中在上海、广东、江苏等东部沿海经济发达地区,但是从增速来看,呈现向沿江的重庆、四川等投资条件相对较好的中西部内陆省份转移的趋势。从局部上看,呈现由外资集聚程度较高的省份向周边相邻省份扩散的趋势。空间滞后回归模型也进一步印证了空间依赖性对FDI区位选择的重要影响     

包容性增长测度及影响因素分析——基于经济可持续的视角

从经济增长的可持续性出发,测度出1998-2009年经济增长的可持续包容度,发现中国经济的包容度处于基本包容状态,具体而言,工业化中期形成的高投资、高消耗的增长模式使得能源消耗与环境污染压力日益严重,这些都阻碍了可持续包容度的提高。另一方面,国际金融危机的影响导致投资拉动型特征更加明显,再次使得可持续包容度呈现下降趋势。从区域差异来看,中国东部、中部、西部三大区域的可持续包容度依次递减。在此基础上构建动态面板数据,通过系统广义矩估计方法实证分析了可持续包容度的影响因素,结论表明从影响经济增长的可持续包容度的角度来看,更高的的研发投入水平和完善的基础设施有利于包容性增长的实现;能源使用效率的低下则阻碍了包容性增长;市场化程度与FDI对包容度的影响不明确;经济发展水平则与包容度之间具有显著的U型关系。由此,相应的政策建议是要提高可持续包容,可以加强研发投入力度,降低能源消耗,提高市场化程度,并根据各地区不同发展阶段采取不同的发展战略。     

基于GA-BP算法的含油污泥处理 工艺参数优化

在含油污泥进行资源化处理过程中,针对处理目标受多个因素影响的实际,为了解决工艺之间的耦合问题,采用正交实验的方法来解决,并把主要参数作为优化对象,把含油污泥的脱水率作为评价目标,通过采用GA-BP算法对含油污泥耦合工艺正交实验参数进行了线性与非线性分析.在采用遗传算法优化神经网络的权值和阈值的基础上,用优化后的权值和阈值对测试样本和训练样本进行了预测.预测结果表明,预测误差都有明显减小,分别由0.34211减少到0.031549和0.15476减少到0.040682,可见耦合参数趋向于非线性优化.     

基于指标规范值的室内空气客观评价的概率神经网络模型

为了建立简单、普适、通用的概率神经网络的室内空气评价模型,在适当设定室内空气各项指标的参照值及指标值的规范变换式基础上,使室内空气同级标准不同指标的规范值差异尽可能小,从而用规范值表示的各指标都可用同一个规范指标"等效"替代。因此,概率神经网络隐层各类模式的基函数中心矢量的各指标分量值与同级标准所有15项指标规范值的均值等同。将基于指标规范值的概率神经网络模型用于室内空气的评价实例进行检验,验证了该模型的普适性、通用性和简便性。     

基于演化博弈理论的流域生态补偿研究——以太湖流域为例

进入21世纪以来,在中国经济快速发展的同时,生态环境也进一步恶化,转变经济增长方式、保护生态环境、实行环境污染问责制势在必行,生态补偿作为生态环境治理的有效手段被广泛关注。流域水资源的整体性及资源外部性等特征要求上下游要共同承担生态环境保护,如何建立合理的上下游之间生态补偿标准模型,成为流域管理中急需解决的问题。本文以流域生态治理为研究对象,通过上下游地方政府博弈情景设定,建立演化博弈理论模型,说明在地方政府自主选择过程中对于社会最优的环境保护(保护—补偿)策略不会达到稳定均衡状态,必须引入上级监督部门约束因子,才能确定出最优环保(保护—补偿)策略状态稳定时的惩罚金范围。基于设定模型,以太湖流域为例,建立非参数回归计量模型,通过局部线性回归的方法,计算出超标每吨化学含氧量(COD)的惩罚金额至少为1.95万元,说明在现有的1.50万元的惩罚金额下最优保护—补偿策略是非稳态均衡策略,对于流域生态环境治理具有较强的实际应用价值。     

低碳农产品消费行为:影响因素与组间差异

厘清中国消费者低碳农产品消费行为的决定因素与差异,是引导消费者选择低碳消费,进而实现碳减排目标的基石。本文运用多元线性回归方法,分析消费者低碳农产品消费行为的决定因素,结果表明,"宣传教育"、"消费者认知"与"消费者偏好"三者显著影响中国消费者低碳农产品消费行为。进而本文运用独立样本T检验方法,比较不同类型消费者在低碳消费行为及行为决定因素各个维度的差异,结果表明,高端消费群体(高学历、高收入与高消费额群体)与低端消费群体(低学历、低收入与低消费额群体)在"消费偏好"、"消费者认知"以及"消费者行为"维度存在显著差异,且前者表现优于后者;男性消费者与女性消费者在"消费者认知"与"消费者行为"维度存在显著差异,且前者表现优于后者;青年消费者与中老年消费者在"宣传教育维度"存在显著差异,且后者表现优于前者。因此,本文建议加强对低碳农产品的宣传教育,提升消费者对低碳农产品的认知,进而引导消费者产生对低碳农产品的偏好;针对不同类型的消费者群体,制定差异化的策略来引导其低碳消费行为。     

社会发展、地理条件与边疆农村贫困

区域贫困是世界各国贫困问题的新特征,在我国农村贫困现象主要表现在连片特困区的形成和发展,尤其是边疆地区农村贫困在地理和人口的分布上更加突出,就其产生的维度而言主要体现在社会发展落后与地理条件恶劣两大方面,边疆地区特别是与外界接壤区域社会、经济、人口等背景尤其复杂,使得边疆农村社会发展、地理条件与贫困发生的理论研究和我国当前统筹区域发展、城乡发展的时代特征密切相连。当前中外研究区域农村贫困的文献较多,从内容角度来看更多的是割裂区域社会发展与地理条件之间的联系,从研究方法上看主要偏重于整体定量分析,本文通过2006-2012年新疆边境贫困县社会、经济发展和自然地理条件的面板数据,采取面板分位数条件回归方法研究社会、经济发展和自然地理因素如何影响边境县市农民收入水平和农村贫困发生,研究结果显示:1模型整体分析表明,一线居民守边、农业产值比重等社会发展因素对农民增收和减贫都有显著作用,教育年限、扶贫资金因素显著减缓农村的贫困。平均海拔、人均林地和矿产资源等地理条件因素显著影响农民收入和农村贫困,但作用方向不完全一致。2不同分位数点回归分析表明,不同分位数点各因素作用的力度不同,譬如扶贫资金在0.75,0.9高分位点对贫困程度较深的地区对贫困减少的作用更大,以及在经济相对发达地区矿产资源开发减贫效应更显著。3从社会发展和地理条件两大维度结合上分析,社会发展可以一定程度上降低甚至消除区域不利地理条件的贫困效应。为此本文提出边疆农村的脱贫工作要因地制宜和有针对性,避免盲目性和一刀切,从而跳出"扶贫陷阱"的怪圈。     

基于灰色模型和模糊神经网络的综合水质预测模型研究

水质状态变化趋势预测研究对水资源管理和维护具有重要的现实意义。提出了一种将灰色模型和模糊神经网络相结合的水质预测模型。首先基于改进的灰色模型预测出水体中各理化因子在未来一段时间内的指标变化,然后采用T-S模糊神经网络对各单因子的预测值进行数据融合,构建水质变化综合趋势预测模型,预测出下一时间段的水质整体状态指标。实验表明,这种方式用来预测湖泊水质变化趋势具有可行性;与BP网络模型相比,基于T-S模糊神经网络系统的模型具有预测精度高、模型系统稳定等优越性。     

基于人工神经网络的半连续式混合厌氧消化产气量预测

研究采用BP神经网络和模糊神经网络(FNN)模型对逐步提高有机负荷的半连续式餐厨垃圾和猪粪混合厌氧消化试验进行日产气量预测.结果表明,BP神经网络模型的预测准确率为77.63％,FNN模型为82.33％,2种模型均可用于产气预测,但FNN模型在传统神经网络模型基础上加入了模糊控制,可提高其准确率,更适用于混合厌氧消化产气量预测.