自适应人工鱼群-BP神经网络算法在径流预测中的应用

为了提高水库和河流中长期径流预测精度,提出了弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA)。应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法、人工鱼群-BP神经网络算法和RBF神经网络算法。该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,每次预测相对误差绝对值都小于6%,合格率达到100%。该算法成功地解决了石泉水库中长期径流预测精度不高的难题,可有效用于水库和河川中长期径流预测。     

三维铝型材挤压模多参数优化

以一个导流组合模为例,利用神经网络建立模具参数的数学模型,用遗传算法对参数优化。其中由正交法设计得到实验样本,由软试模提取模具的SDV值,将其作为优化目标。最终实验结果与优化值吻合,为建立和控制挤压模参数提供了一种行之有效的手段。     

基于自适应遗传小波神经网络的水质评价建模

水环境污染过程的非确定性和非线性,使得传统的水质评价方法存在局限性。为了提高水质评价的准确性,提出了一种基于改进小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的水质评价模型。采用自适应遗传算法(adaptive genetic algorithm,AGA)对小波神经网络的初始权值进行优化,再通过小波神经网络算法对网络进行训练,最后对训练好的网络展开测试。仿真结果表明,自适应遗传算法和小波神经网络的结合提高了网络的训练效率,该方法可以用于水质评价建模,并且评价结果具有较高的精度和准确性。     

基于机器学习的电热防除冰表面温度变化趋势预测

针对飞机部件周期控制律电加热防除冰的应用,提出基于机器学习以预测电加热防除冰表面温度的变化趋势.依靠大型结冰风洞及其电加热防除冰控制系统完成防除冰试验,获得有效的试验数据,以通、断电周期为分割单元,将试验数据划分成验证集和训练集.根据电热防除冰过程的换热情况,构建样本的特征参数,利用机器学习的有监督学习方式,选择KNN...     

环境模型参数识别与不确定性分析

在对水文模型实例的参数不确定性分析基础上,分别采用传统灵敏度分析方法、HSY算法、线性回归等方法对模型参数特性进行了识别与比较研究.结果表明参数优化算法与传统灵敏度分析方法不能解释模型结构复杂性特征,采用不确定性分析方法对环境模型参数进行识别提供了深入分析与理解模型系统的有效途径.     

区域联防联控挥发性有机物(VOCs)最优减排方案研究

VOCs区域性联防联控治理是当前彻底治理VOCs污染的有效手段,为了实现VOCs区域性联防联控治理,建立了以减排总量最大、减排成本最低、VOCs减排限产产生的经济影响最小为目标的多目标最优减排模型,提出了基于自适应变异率的分解多目标进化算法(Decomposition Multi-objective Evolution...     

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。     

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。     

基于GA优化算法的平遥县大气环境质量评价研究

本文以平遥县城及周边区域环境空气质量监测结果为依据,采用具有全局优化的遗传算法（GA）对平遥县及周边区域大气环境质量污染现状进行评价。用大气污染危害指数的普适公式和参数优化后的污染危害指数公式确定污染危害指数的取值范围与评价级别之间的对应关系,由此得出较符合平遥县及周边区域实际的评价结果,同时针对具体情况对此结果进行简单的分析。     

An analytical platform for cumulative impact assessment based on multiple futures: the impact of petroleum drilling and forest harvesting on moose (Alces alces) and marten (Martes americana) habitats in northeastern British Columbia

The combined influence on the environment of all projects occurring in a single area is evaluated through cumulative impact assessments (CIA), which consider the consequences of multiple projects, each insignificant on its own, yet important when evaluated collectively. Traditionally, future human activities are included in CIA using an analytical platform, commonly based on complex models that supply precise predictions but with reduced accuracy. To compensate for the lack of accuracy in current CIA approaches, we propose a shift in the paradigm governing CIA. The paradigm shift involves a change in the focus of CIA investigations from the detailed analysis of one unlikely future to the identification of the patterns describing multiple potential future changes in the environment. To illustrate the approach, a set of 144 possible and equally likely futures were developed that aimed to identify the potential impacts of forest harvesting and petroleum drilling on the habitat suitability of moose and marten in northeast British Columbia, Canada. The evolution of two measures of habitat suitability (average habitat suitability index and surface of the stands with habitat suitability index >0.5) revealed that the human activities could induce cycles in the habitat dynamics of moose and marten. The planning period of 100 years was separated into three distinct periods following a sinusoidal pattern (i.e., increase - constant - decrease in the habitat suitability measures). The attributes that could induce significant changes in the assessment of environment are the choice of harvesting age and species.