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%。     

基于主成分和粒子群优化支持向量机的水质评价模型

水质的评价是治理水污染必不可少的工作。为了准确、快速地对水质进行评价,利用主成分分析法从水质监测常见的多个物化指标提取出主成分,然后将主成分作为支持向量分类机的输入,利用历史数据进行水质评价训练并用粒子群算法优化参数,构造出水质评价模型,将从物化指标中得出的主成分代入此模型即可得到水质类别。最后,选取水质监测点实测数据进行试验,结果表明,模型的水质评价结果准确且稳定。     

微生物生理群在猪粪秸秆高温堆肥碳氮转化中的作用

在自制的强制通风静态堆肥反应箱中,猪粪与秸秆以鲜重7∶1的比例进行了堆肥化实验,在堆制的23 d里根据堆温变化分阶段采集堆肥样品,利用MPN法测定了堆料中纤维素分解菌和氮素微生物生理群的数量变化,同时测定了相应的碳、氮含量。结果表明,纤维素分解菌在稳定腐熟阶段较多,对于后期有机碳的降解和腐殖质含量的增大起了很大的作用,在堆制的23 d里,腐殖质增加了2.4%。整个堆制过程中,氨化细菌的数量最大且与氨气释放浓度和铵态氮含量呈显著正相关,都在高温期增加,降温期后减少,氨化细菌的数量在高温期的增加率远高于降温期后的减少率,而铵态氮在高温期的增加率远低于在降温后期的减少率,铵态氮总体上减少了74.1%;亚硝化细菌数量与硝态氮呈正相关;反硝化细菌数量在降温期上升幅度较大,堆制结束时为堆制初期的13倍,且与堆肥中硝态氮含量呈正相关;硝态氮含量增加了87.5%;堆肥后期硝态氮的增加可能与堆肥中存在能进行硝化作用的反硝化细菌有关。固氮菌数量在堆制结束时达堆制初期的2.61倍,主要在降温期增加较多,对堆肥中有机氮的形成起很大作用。     

基于分布型电力系统的 PSO 优化设计

优化了传统粒子群算法,运用了混沌算法对粒子做初始化,优化了传统粒子群算法的收敛特性,并在算法的优化过程中,增加了混沌干扰元素对整体最优化极值做混沌干扰,将符合杂交几率的优化粒子做杂交处理,提高了粒子群的种类,增强了粒子群算法的搜寻水平。并通过IEEE33节点的分布型电力系统做无功优化仿真验证,通过比较,验证了优化算法的优越性与准确性。     

从龟裂地植物群落建群现象剖析生态演替中有关问题

演替是生态学最基本概述之一，演替研究是从植物群落开始并取得巨大进展，植物群落与生境的相互作用，引起一系列变化过程，使群落受内部调节而呈有序的，具方向性的，可预见的发展过程，植被自建群开始而渐向稳定阶段发展，其结构与功能逐渐改善，每一步骤的变化均与其生存环境的改善相偶联。从生态系统的角度分析，演替是处于渐进而持续的过程，因而寓于演替系列的任一过程。无论是生物群或其生境均呈动态。作者通过龟裂地植物群落     

国家安全生产信息化"十一五"专项规划(接上期)

四、"十一五"期间重点工程 依据《安全生产"十一五"规划》的主要任务和重点工程,"十一五"期间安全生产信息化的重点工程是安全生产信息系统建设工程(即"金安"工程)、安全生产应急平台建设工程、国家安全监管总局办公内网和政府网站群改造扩容工程.     

基于粒子群算法的城市垃圾中转站的空间布局研究

随着城市化的进程，垃圾处理设施成为影响城市化质量的重要指标。依据人们实际所关注的垃圾处理设施的总成本和负效应两个因素，在前人研究的基础上，建立了垃圾收运多目标模型，使得总成本和负效应最优化。根据模型设计了粒子群算法，该算法属于智能算法，且精度高，收敛快，在许多领域也得到广泛应用。用设计的粒子群算法并结合案例求出了Pareto最优解，给出三种决策方案，验证了模型和算法的有效性和可行性，为决策者提供了一种理论参考。     

再聚焦“神功运动”

<正>"神功运动"的标准地点在浙江富阳神功村,指以河上镇群骆家门组与双溪坞群章村组之间的"角度不整合"为代表的一次构造运动,主要地质证据为:骆家门组地步砾岩为底砾岩;双溪坞群与骆家门组之间为高角度不整合接触;不整合面之下的双溪坞群为绿片岩相变质并强烈褶皱,之上骆家门组为低绿片     

寒区典型湿地浮游植物功能群季节变化及其与环境因子关系

安邦河湿地是一个典型的寒区湿地,本文运用功能群的方法对其浮游植物季节变化进行研究,并运用多元分析方法分析其与环境因子的关系.安邦河湿地共有浮游植物种8门104种,划分为14个功能群,分别是C、D、E、F、H1、J、Lo、M、MP、N、P、SN、X1和Y.其中重要功能群是C、D、E、J、Lo、N、P和Y.浮游植物的功能群组成季节变化明显,春季以功能群E和Lo生物量所占比例最大,分别为27.45%和20.49%;夏季以功能群D、J、P占优,为28.59%、18.53%和19.47%;秋季以功能群J、P为主,占39.65%和13.34%.可见,安邦河湿地浮游植物功能群的季节变化呈现为E+Lo→D+J+P→J+P的特点,反映了水环境特征:春季低水温低营养盐、夏季高水温高营养盐且水体混浊、秋季水温和营养盐均较高.运用冗余分析(RDA)分析浮游植物功能群与环境因子之间的关系,结果显示水温(WT)、无机氮(DIN)和溶解性磷酸盐(SRP)是安邦河湿地浮游植物功能群季节变化的主要环境因子.     

煤矿突发事件应急救援的群决策方法

提出了基于直觉模糊集的煤矿突发事件应急救援TOPSIS群决策模型。其中决策者权重采用偏好值与群体平均偏好值的相似度计算,属性指标权重采用直觉模糊熵权法确定。通过直觉模糊加权集成运算将各决策矩阵进行合成得到综合决策矩阵,利用改进后的直觉模糊距离公式计算出全部备选救援方案到正负理想解的距离,根据TOPSIS运算结果可以确定最佳事故救援决策方案。最后通过黑龙江省鸡西某矿的实例分析,验证了该模型的有效性及合理性。