基于SSA-BP与SSA的地下水污染源反演识别

应用基于SSA-BP神经网络替代模型的模拟-优化方法和SSA研究了地下水污染源位置及释放历史的反演识别问题。并在建立地下水水流模型时,应用Cholesky分解方法建立含水层渗透系数连续场,该方法相比于普通的参数分区方法更好地描述了水文地质参数的非均质性。结果表明:SSA-BP神经网络替代模型对模拟模型具有较高的逼近精度,其平均相对误差仅有3.21%。应用SSA求解优化模型,能够快速准确地识别出点污染源的位置及释放历史。SSA对污染源位置的反演识别相对误差在10%左右,对污染源源强的反演识别相对误差不超过4%。因此,本文所提出的方法是一种有效的地下水污染源识别方法,可为污染责任认定及污染修复方案的优化提供参考。     

从田块到水体：基于源-流-汇理念的非点源污染全过程核算方法

目前,国内外已开展了大量农业非点源污染核算研究,但大部分经验模型缺乏对非点源污染入水体过程的考虑,而机理模型则受到资料限制,大尺度应用难度较大.针对传统研究面临的未考虑入水体过程、难以精细化模拟等核心问题,本研究基于源-流-汇理念和栅格汇流算法,构建了耦合源负荷核算、入水体过程核算、植被截留核算等模块的农业非点源污染物全过程核算方法(Grid confluence based agricultural nonpoint source pollution calculation method,GC-ANPSM).案例研究表明,GC-ANPSM方法具有较好的适用性,径流模拟误差为24.3%,总氮模拟误差为9.78%.该方法可为少监测资料地区的农业非点源污染物全过程核算提供理论和技术基础,同时为制定农业环境保护政策提供决策依据.     

预测大气CO2浓度的非线性时序模型

提出了用双线性模型预测大气ＣＯ２浓度序列的一套简便方案，实例计算结果表明，该方案具有实用性和通用性，在各种非线性时序预测中具有重要的理论意义和广泛的应用价值。     

印染废水的神经网络法优化絮凝处理

为获得新型絮凝剂的最佳制备条件,采用人工神经网络(ANN)结合加速遗传算法(AGA)对絮凝剂性能影响因素进行全局寻优。在影响絮凝剂处理性能的主要因素Fe、Al与Si的摩尔比n(Fe+Al):n(Si),B、Mg和Si的摩尔比n(B+Mg):n(Si)以及熟化时间的有效作用范围内,用Box-Behnken Design(BBD)实验设计方法,产生15组影响因素组合作为输入样本,经对印染废水的絮凝处理实验得到相应的COD和色度去除率输出样本,由神经网络方法对15组输入、输出样本数据建模,得到反映絮凝剂制备条件和絮凝剂去除效果的响应关系,并采用加速遗传算法全局优化,得到最大COD去除率和色度去除率条件下的最优絮凝剂制备条件组合,即n(Fe+Al):n(Si)=5.08,n(B+Mg):n(Si)=0.55,熟化时间为2.1 d,对应的印染废水COD去除率为88.10%,色度去除率为95.37%。模型验证实验显示,实验值与模型预测值的最大相对误差不超过5%。相对于响应曲面法,用神经网络结合加速遗传算法优化得到的新型絮凝剂去除印染废水中COD和色度的能力更高,进一步验证了神经网络法在新型絮凝剂制备条件优化中的有效性。     

深基坑桩锚支护体系的受力变形研究及优化设计

桩锚支护体系是近年来随着基坑工程的发展而发展起来的一种新型支护结构,因其工程适用性强而被广泛地运用于岩土工程施工中。但是目前有关基坑桩锚支护体系的理论研究往往无法满足现场施工技术的改进,很多以诸多假定为前提的计算模型并不能真实地反映基坑桩锚支护结构与土层之间的关系,以及桩锚支护体系本身的受力和变形特征等。本文以武汉市东湖春树里基坑支护工程项目为例,对该工程深基坑桩锚支护体系的结构受力及变形状况进行了ANSYS有限元数值模拟和分析,同时运用混合遗传算法研究分析了基坑支护相关的参数和约束条件,并对该基坑桩锚支护体系的结构进行了优化设计。     

CE-318太阳光度计在大气环境监测中的应用

CE-318太阳光度计自动进行太阳直接辐射和天空光扫描探测,通过反演计算可获取大气气溶胶各种光学特性,在大气环境监测与研究领域发挥着重要作用。介绍了CE-318太阳光度计的仪器结构、测量工作程序和反演算法,并对2010年重庆城区大气Angstrom波长指数测量结果进行了简要分析。     

改进的Elman神经网络在瓦斯涌出量预测中的应用

在煤矿瓦斯灾害中,煤矿瓦斯突出是导致瓦斯重特大事故的主要原因之一。目前常用的基于反向传播(BP)神经网络和遗传算法-Elman神经网络(GA-ENN)耦合算法等建立瓦斯涌出量预测模型的预测方法在收敛性和精度上均存在一定的缺陷。提出了一种利用混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)对Elman神经网络进行改进的新型智能优化算法来增强粒子的活性,提高其局部搜索能力和全局优化能力,克服了遗传算法(GA)的固有缺陷。对煤矿现场跟踪实测后进行仿真分析,结果表明:运用提出的CIGOA-ENN预测模型预测的最大相对误差为4.47%,最小相对误差为1.12%,平均相对误差为2.27%,明显小于BP神经网络和GA-ENN等预测模型的预测结果,表明CIGOA-ENN预测模型的输出结果更精确,对瓦斯涌出量预测系统的辨识误差更小,性能更优越。     

10过程工业清洗用水减量优化算法

建立了10过程工业清洗用水数学模型，分析了10过程的工业清洗用水流量、进出口浓度、杂质传质速率之间的关系，并转化为一个有约束条件的优化问题。提出了一套基于遗传算法-模拟退火法-单纯形法的工业清洗过程用水的优化方法，编制了清洗过程用水的应用程序。优化结果表明：新鲜水可由252．42t／h降至152．82t／h，节水量99．60t／h，污水减少量99．60t／h，节水率达39．5％。     

优选地震救灾路径的图与模糊集算法

由于在大地震的紧急救灾期，交通网络具有明显的结构变动性，传统的最短路算法设计出的路线难以满足救灾在时间、安全性与通行质量方面的要求。为了解决这一问题，考虑了有关的因素，基于模糊评价，对交通网络图中的长度权进行了修正；并增加了2个新的约束，然后综合应用图论与模糊极值的理论方法，建立了2个以最大限度地保障运行体的完整性与缩短运行时间为主要目标的，在多权图上优选路线的算法。该算法可较好地满足紧急救灾路线优化设计的需要。     

A novel framework for analysis of cross-media environmental effects from agricultural conservation practices

Agricultural ecosystems are a source of greenhouse gas (GHGs) emissions and losses of nutrients to waterways. Several studies have recognized this and have documented the potential to reduce GHG fluxes and nutrient loss to waterways by using carbon offsets to fund the implementation of land retirement and afforestation. However, the ability to use land for both agricultural production and environmental conservation is also important. This study develops a novel analytical framework that is used to examine the cross-media (water and air) environmental effects of implementing offset-funded conservation practices in a working-lands setting. The framework is applied to a case study which examines the extent to which carbon pricing can affect practice implementation costs and the optimal distribution of these practices throughout an agricultural watershed. Results indicate that carbon offsets can reduce conservation practice implementation costs and have the potential to reduce greater amounts of nonpoint source pollution for a given cost of implementation. This conclusion has significant implications for policymaking, particularly with regard to using markets for GHG emissions to achieve water quality improvements where water quality trading or government conservation programs have historically been unsuccessful.