模拟退火算法在大气环境质量综合评价中的应用

为了建立一种对多项指标都能普遍使用的大气环境质量综合评价模式,利用模拟退火算法对幂函数加和型指数评价中参数进行优化,并用优化后的综合评价指数公式对大气环境进行综合评价。该公式应用于大量实例的分析评价结果与其他多种评价方法评价结果比较表明:该公式不受污染物种类和数目多少的限制,计算简便,具有可行性、实用性和通用性。     

核化危害源项反演技术现状及研究展望

源项反演对缓解和遏制核化危害源、精准预测核化危害时空传输和扩散情况、辅助作战行动和保障决策等具有十分重要的意义.本文从源项反演应用平台和源项反演关键算法(包括欧拉方法、拉格朗日方法、深度学习等)两个方面,对国内外核化危害源项反演技术的现状和二者间的差距进行了总结与分析.研究指出,利用深度学习提高反演精度和速率、从单污染...     

基于Landsat 8遥感数据的天津市地表温度反演

以Landsat 8遥感数据为数据源,进行天津市地表温度反演研究。首先采用单通道算法反演地表温度,并利用均值标准差法进行温度分级。然后建立不同温度等级面积比例的估算模型。再通过随机样点,从不同温度等级和土地覆盖类型2个角度,分别建立并比较不同类样点的地表温度与各指数的拟合模型。结果表明:次高温区域面积比例与人口密度、人均GDP都具有较高的决定系数;地表温度与NDVI、BAEM的二元线性回归决定系数高于地表温度与单一指数的决定系数;将样点分类后,低温点与MNDBI的决定系数高于其他温度等级样点,水域和植被样点与各种指数的决定系数高于其他地物类型样点。     

Forecasting China’s primary energy demand based on an improved AI model

An improved energy demand forecasting model is built based on the autoregressive distributed lag (ARDL) bounds testing approach and an adaptive genetic algorithm (AGA) to obtain credible energy demand forecasting results. The ARDL bounds analysis is first employed to select the appropriate input variables of the energy demand model. After the existence of a cointegration relationship in the model is confirmed, the AGA is then employed to optimize the coefficients of both linear and quadratic forms with gross domestic product, economic structure, urbanization, and technological progress as the input variables. On the basis of historical annual data from 1985 to 2015, the simulation results indicate that the proposed model has greater accuracy and reliability than conventional optimization methods. The predicted results of the proposed model also demonstrate that China will demand approximately 4.9, 5.6, and 6.1 billion standard tons of coal equivalent in 2020, 2025, and 2030, respectively.     

采用支持向量机算法优化电化学处理油田污水的工艺参数

采用支持向量机(SVM)算法,将Box-Behnken设计法与支持向量回归算法(SVR)实验参数优化软件相结合,优化电化学去除油田污水COD的工艺参数。通过量子粒子群算法对SVM算法参数进行优化,从建立的回归模型中找到工艺参数的全局最佳点:电解时间60 min,电解电流3 A,三维电极填充料中石英砂质量695 g。模型得到的COD理论最优去除率为92.48%,验证实验得到的COD去除率为91.43%。     

近10 a武汉市城市热岛效应演变及其#br# 与土地利用变化的关系

城市化进程的加快,农村人口大量涌入城市,城市布局及局部气候改变等因素使得城市热岛效应问题日益突出,已成为当前城市环境研究热点之一。以武汉市为例,应用遥感技术与地理信息系统技术,选取2004~2015年5个时相Landsat系列影像数据,利用单窗算法反演地表温度,并以此为基础进行热岛强度分级,获取了近10 a武汉市城市热岛效应变化结果,并分析了武汉市11个辖区城市热岛效应动态变化特征及热岛效应与土地利用变化的关系。研究结果表明：（1）自2007年后,武汉市老城区热岛面积持续减少,而新城区热岛面积则持续增加,呈现出以老城区为中心向新城区扩张的趋势,至2015年,新老城区热岛面积仅相差20.74 km2;（2）东西湖区、蔡甸区、江夏区与洪山区是近些年城市热岛面积增长较为显著的辖区,其中江夏区的热岛面积年际变化最大,最高值达95.42 km2;（3）城市热岛效应与土地利用类型的面积年际平均值拟合关系显示,2004~2015年,城市热岛效应与建筑用地的R2值最大,为0.681 2,建筑用地面积的增加是城市热岛强度面积扩张的重要影响因素。     

基于智能优化算法的河流水质模型参数的优化简

为探索河流水质模型参数新的求解方法,根据有限的实测数据,分别应用免疫进化优化算法和免疫进化优选的捕食搜索算法,对河流水质模型计算公式中的多参数进行优化。将优化得到的计算公式用于国内外若干河流的河段中DO浓度值的拟合,并与实测结果进行了比较。结果表明,将免疫进化优化算法或免疫进化优选的捕食搜索算法优化得到的水质模型参数精度不仅较高,而且相对稳定,从而为河流水质模型参数的优化提供了一种新方法。     

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。