基于神经网络集成的单个飞行事件噪声预测模型

通过分析影响单个飞行事件噪声的各种因素,构建了BP神经网络回归预测模型,并通过自适应遗传算法优选出参与集成的个体神经网络,提出了预测单个飞行事件噪声的神经网络集成预测模型.为了有效保证差异性,设置不同隐藏神经元个数和Bagging算法来构建和训练单个网络.实验结果表明,单个飞行事件噪声的神经网络集成预测模型相对单个BP神经网络模型泛化能力更强,稳定性能更好.本文方法在测试集上误差在3dB以内的平均比率为96.9%,比单个网络高6.8%.     

基于ASM 2d的数学模型在六箱一体化工艺分析中的应用

以六箱一体化工艺为例,建立了基于ASM 2d(activated sludge process 2d,活性污泥工艺2d)的数学模型,并研究其在脱氮除磷中的应用. 在HRT(水力停留时间)为16 h的工况下,利用灵敏度分析挑选了含有7个参数的待优化参数集,通过使用遗传算法优化校正函数的方式进行校正计算,获得了校正后的六箱一体化工艺模型,并在HRT为20和24 h下对该模型做了进一步验证. 结果表明,校正后的模型对出水水质的预测性较好,在HRT为16 h下,出水ρ(COD_Cr)、ρ(TN)、ρ(TP)和ρ(NH₄+-N)的模型计算值与实测值间的绝对差值较小,分别为1.96、0.83、0.06和0.24 mg/L. 在校正后模型的基础上,详细分析了HRT为20 h时各池中ρ(NH₄+-N)、ρ(NO₃--N)和ρ(PO₄3--P)在1个周期内的动态变化,指出了影响该工艺处理效果的主要原因(如碳源不足的问题),并与通过试验分析得到的结果基本一致.      

《名古屋议定书》政府间委员会(ICNP)议题谈判成效

《生物多样性公约》缔约方大会第10次会议(COP-10)决定设立名古屋议定书政府间委员会(ICNP),主要负责《关于遗传资源获取与惠益分享(ABS)的名古屋议定书》(简称《议定书》)缔约方大会第1次会议(COP/MOP-1)的筹备工作。2011年6月、2012年7月和2014年2月,分别在加拿大、印度和韩国共召开了3次会议。会议对《议定书》生效和执行将面临的问题开展了讨论。通过详细梳理不同缔约方与其它国家政府对两年期方案预算、COP/MOP议事规则、COP/MOP-1临时议程草案、全球多边惠益分享机制、ABS信息交换所、能力建设、意识提高、遵约程序和机制、监测与报告以及示范合同条款等主要议题所持观点,总结了会议的进展动态,综合分析了各议题的谈判成效,深入探讨了名古屋议定书委员会对《议定书》生效和执行的积极作用以及面临的挑战。     

基因工程菌的发酵及偶氮染料脱色研究

考察了本实验室自行构建的基因工程菌pGEX-AZR／E.coli JM-109的培养条件（碳源、氮源及其量的选择,接种量、温度、pH值）;并考察其偶氮染料脱色能力范围。     

神经网络与模拟退火算法结合的锅炉低NOx燃烧优化

对某600MW燃煤电站锅炉进行了多工况热态NO_x排放特性测量,在利用多层前向神经网络对该锅炉的NO_x排放特性进行建模的基础上,将神经网络模型与模拟退火全局优化算法相结合,实现了锅炉的低NO_x燃烧的优化,计算得到可获得低NO_x排放浓度的具体燃烧配风方案.文中对2种不同退火参数的模拟退火算法进行了比较,结果说明采用T₀=50K,α=0.6的参数可以获得较好的寻优效果.本文研究结果为实现大型电站锅炉低NO_x燃烧控制的在线优化技术打下了基础.     

A model algorithm for defining the vertical profile of absolute humidity by ground measurements of humidity

In this study a double model algorithm is developed for the simulation of the vertical profiles of monthly values of absolute humidity. The thrust of the algorithm is that is depends on the use of ground measurements for humidity and is based upon the use of two model relations for altitudes above and below 1 Km respectively. Monthly absolute humidity profiles as estimated using the specially constructed double model algorithm compare well with those calculated with the use of radiosonde data for the time period 1980–1990 (Helliniko station, Southern Greece). In particular the model estimation is very satisfactory at altitudes above the Planetary Boundary Layer and rather satisfying at altitudes below 1 Km. This implies that the model algorithm may be useful in supporting climatological studies in areas where lack of relevant information on the vertical distribution of water vapour is recognised.     

基于模拟植物生长算法的快线公共车辆优化调度研究

公共车辆的运营优化调度能够很好的减少城市交通拥堵,缓解交通压力,保证多方面的利益。对乘客高峰期快线公共车辆的调度进行了研究。首先运用了三元组α/β/γ方法对问题进行了描述,将乘客高峰期快线车辆的调度描述为一类以最小化制造期和平均等待时间为目标,具有先入先出原则和机器适用限制的流水车间动态调度问题。并在此基础上建立了相应的数学模型;接着,运用模拟植物生长算法进行了算法设计;最后,用实际数据进行了数值仿真,结果证明该研究具有较高的理论及现实价值。     

印染废水处理过程及排放水对草履虫遗传毒性评价

草履虫作为指示生物评估印染废水处理过程及排放水的毒性效应。急性毒性结果显示,原水、厌氧工段印染废水、好氧工段印染废水对草履虫的半数致死浓度(24h-LC₅₀)分别为54%、41%、98%;遗传毒性结果显示,印染废水原水、经处理的排放水在6.25%、12.25%稀释梯度下对草履虫造成的DNA损伤较对照组呈显著升高(p<0.01),而排放水对草履虫的DNA损伤较原水无显著性差异;草履虫增殖速率结果显示,印染废水排放水50%稀释梯度下对草履虫增殖速率有抑制作用。暴露于印染废水排放水中10%的草履虫其游动行为发生改变。以上结果表明,印染废水在经过处理后,理化指标均达到国家印染废水行业排放标准,但排放水仍对草履虫产生急性毒性,且遗传毒性较原水没有显著降低。水生生物毒性测试能有效补充理化指标评价,为印染废水行业全面达标排放提供依据。     

单元模态应变能法在输电铁塔损伤识别中的应用

输电塔结构在灾害中发生倒塌的现象时有发生,故而对输电塔结构进行健康监测具有重要的实际意义。介绍了单元模态应变损伤指数(EMSDI)在结构损伤识别中的表达式,并将其应用于输电铁塔模型试验中。采用单元形函数代替原有模态曲率计算方法,可有效降低计算单元模态应变能的计算误差,从而增加了识别的准确性。在输电铁塔仿真模拟和试验中,对该识别方法的准确性和可靠性进行了验证。实例表明:单元模态应变损伤指数法能够准确地识别出结构的损伤位置,并可在某种程度上反映出损伤程度,可以应用到实际输电塔结构损伤识别中。