上海市突发环境污染事故风险区划

环境风险区划是区域布局型环境风险管理及环境风险分区管理的重要手段.本研究在环境风险系统理论的指导下,借鉴“自上而下”和“自下而上”传统区划方对上海市突发环境风险进行区划研究.上海市突发环境风险区划中“自上而下”环境风险一级区的划分是依据上海市1990~2008年突发污染事故历史时空格局获得;而“自下而上”是通过构建上海市风险区划指标体系,在对指标进行概念模型量化的基础上,运用基于遗传算法的K均值聚类在最小区划单元进行聚类区划,并依据上海市政府宏观规划对聚类后的图斑碎块进行科学性和实用性调整,获得上海市突发环境污染事故风险亚区和小区;将上海市突发环境风险一级区及亚区和小区集成分析,实现上海市突发环境污染事故风险综合区划.结果表明:上海市突发环境污染事故风险区划包含2个风险一级区,5个风险亚区和21个风险小区,客观揭示了上海市突发环境污染事故风险的空间分布规律.针对上海市布局型环境风险和不同风险区提出相应的管理措施,为上海市综合减灾降险和风险管理决策提供科学依据.     

半主动控制装置在受控结构中的优化布置

利用阻尼器进行振动控制的方法可以有效减小结构体系在地震作用下的振动反应,这种振动控制的效果不仅取决于阻尼器出力大小和控制算法的优化,也取决于阻尼器在高层结构中的布置位置。目前,对于阻尼器的位置优化的研究大多局限于被动控制,而对于主动及半主动控制装置研究则较少。本文提出了一种基于改进遗传算法和等效二次型性能指标的阻尼器位置优化方法,并应用到磁流变液阻尼器半主动控制系统中。最后,通过一8层剪切框架算例验证了本文提出的阻尼器的优化布置方法是简单准确而有效的。     

一种水源地气温-水温-水质关系智能预警算法

设计了一种两阶段算法,引入水温作为中间桥梁,第一阶段利用多变异位自适应遗传算法解析气温与水温数学关系,第二阶段根据遗传算法改进的BP神经网络通过水温对水质进行预测,进而设计气温-水温-水质组成的水质预测算法GA-GABP,并将该算法应用于秦皇岛石河水库的水质监测模拟。结果表明,整个过程算法寻优速率快,网络学习时间短,其最终拟合、预测效果理想,能够对水质预警作出有效分析。     

遗传禁忌搜索的能量均衡深井安全监测WSN分簇路由算法

针对深井巷道无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSN）安全监测中节点能量消耗不均匀导致网络生命周期较短的问题,在分析低功耗自适应集簇分层型算法（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH）、遗传算法（Genetic Algorithm,GA）和禁忌搜索算法（Tabu Search Algorithm,TS）的基础上,提出遗传禁忌搜索的能量均衡深井安全监测WSN分簇路由算法（GTSR-EB）,以分簇方式来减少数据发送量与寻优开销,利用优化GA算法和TS算法进行多路径搜索以选出一条能耗均衡、路径传输距离最短的最优路径。仿真实验表明:GTSR-EB算法网络存活周期为LEACH算法的2.17倍、GA算法的1.18倍,GTSR-EB网络能量利用率更高、生存周期更长。     

城市道路交通应急警力配置模型研究

为实现区域性的紧急交通事件的快速疏导与救援,进行科学合理的调度警力,提出应急警力配置模型。该模型基于图论原理构建原始问题的拓扑结构,利用遗传算法求解。通过该模型的求解可以得出应急警力布点的最优配置,以满足在给定警力数量的情况下应急警力能够在指定时间内到达辖区内可能发生交通事件的任意应急点,并结合算例对该模型进行验证。结果表明:在满足模型要求的假设条件下,利用MATLAB软件结合遗传算法,可以最终获得优化的警力配置方案。因此,基于图论与遗传算法相结合构建的城市道路交通应急警力配置模型,可以实现公安警力救援的优化调度,进一步实现科学而高效率的救援。     

基于混沌多目标遗传算法的分布式电源规划

针对多目标遗传算法(multi-objective genetic algorithm,MGA)在解决分布式电源(dis-tributed generation,DG)优化问题上存在的不足,加入混沌变量、虛拟适应度、精英保留策略等方法进行多目标改进,提出一种改进混沌多目标遗传算法(improved chaotic optimization multi-ob-jective genetic algorithm,ICMGA),并依据种群进化状态自适应调整搜索精度,提高了算法搜索效率和收敛速度。结果表明:与NSGA_II算法相比,ICMGA算法不但寻优能力更强,收敛速度快,还具有良好的经济性。能够为分布式电源优化问题提供优良的解决方案。     

遗传神经网络对肼类化合物的定量构效研究

应用遗传算法和反向传播（BP）神经网络相结合的方法,研究了胼类化合物的定量构效（QSAR）关系,构建了遗传神经网络QSAR模型。对30种肼类化合物的6个量子化学参数进行相关性和主成分分析,利用遗传神经网络QSAR模型对肼类化合物的毒性参数进行预测。结果表明,与常规BP神经网络建立的模型相比较,遗传神经网络QSAR模型有效解决了常规BP神经网络模型存在的过训练和过拟合问题,并且具有很好的预测效果。     

基于Г型分布的空气质量评价普适指数公式

在设定各项空气污染物的浓度“参照值”基础上,提出了一个适用于多项空气污染物的Г型分布空气质量评价普适指数公式。采用基于实数编码的遗传算法对公式中的参数优化,得出优化后适用于多项空气污染物的空气质量评价普适指数公式。公式被应用于多个实例分析计算,并与其他若干评价方法评价结果相比较,结果表明,该公式不受空气污染物种类和数目多少的限制。公式形式简单,计算快速,具有可比性、通用性和实用性。