基于支持向量机的地下水质量综合评价

提出基于支持向量机（SVM）机器学习算法的地下水质量评价模型。首先给出了训练样本生成和数据规范化处理的具体方法,然后采用支持向量机的多分类算法构建模型,并使用k折交叉核实方法对参数进行验证优化。最后通过实证分析,并与单因子指数法、模糊综合评价法和BP神经网络法的评价结果对比分析可知,该方法简便易行,评价结果客观且准确度较高,具有很强的实用性。     

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。     

基于多元感知信息融合的电抗器故障声纹诊断研究

为提高电抗器故障诊断准确率,提出一种基于多元感知信息融合的诊断方法。方法通过采用PSO(Particle SwarmOptimization)算法优化LSTM(LongShort-TermMemory)网络的神经元个数与dropout值改进LSTM网络,并利用改进LSTM网络对电抗器故障声纹进行分类识别,实现了电抗器故障诊断。仿真结果表明,采用PSO算法改进LSTM网络,可提高LSTM网络的收敛速度和分类识别精度;采用PSO算法改进LSTM网络模型对电抗器故障声纹进行分类识别,可有效诊断额定预紧力松动、单边夹件松动、双边夹件松动等不同类型的电抗器故障,且具有较高的准确率,平均准确率约为98%;相较于SVM、CNN、BP模型以及标准LSTM网络模型,所提PSO算法改进的LSTM网络模型对电抗器故障声纹诊断的准确率更高,具有明显优势。     

不同升温速率下煤自燃机理函数的优化——基于人工鱼群算法

为了确定最优的煤自燃机理函数,首先采用热重实验和热解动力学方法建立煤氧化反应的热分析动力学方程,再利用人工鱼群算法对煤自燃氧化方程进行优化,最终确定最优的煤自燃机理函数。该方法能较好的确定最优化煤自燃机理函数,且具有较好的拟合效果。对不同变质的煤样进行煤自燃机理函数的人工鱼群算法研究,并以双鸭山东荣二矿14层采区的煤样为例进行热重实验分析,得到不同转化率下的活化能。利用人工鱼群算法对不同升温速率下所得的煤自燃机理函数方程进行优化,结果表明煤自燃的最概然机理函数类型为[-ln(1-α)]n,反应级数n随着升温速率升高而降低。     

基于BAS-BP模型的风暴潮灾害损失预测

风暴潮灾害是中国沿海地区最严重的灾害之一,近年来由其带来的经济损失均占海洋灾害总损失的90%以上,因此构建一个简单准确的损失预估模型显得尤为重要。本文以现有风暴潮灾害研究为基础建立了基于天牛须搜索（beetle antennae search）优化的BP神经网络模型,将其应用到风暴潮灾害经济损失预评估中。本文收集了福建省1994~2016年记录比较完善的29个风暴潮灾害损失数据,建立风暴潮灾害损失预评估指标体系并利用熵值法对指标因子进行预处理,消除数据冗余信息对预测的影响。对模型进行仿真测试,结果表明,与标准BP神经网络相比新模型有效避免了网络陷入局部极小值的可能,且与常规优化算法相比,克服了训练时间长、收敛速度慢的缺点,具有更好的鲁棒性和预测精度。     

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。     

山区农村居民点时空格局演变特征及蚁群仿真优化——以重庆澄江镇为例

山地农村居民点系统因受自然因素及人类活动等多重扰动而处于深刻转型中,探索山区农村居民点时空格局特征及其优化策略,对于优化山区国土空间格局、推进山区国土空间综合治理与乡村振兴具有重要意义。基于构建理论框架,集成运用景观格局指数法、栅格权重叠加评价法、改进蚁群算法（ACO）等,以重庆澄江镇为例,探索山区农村居民点时空格局演变特征及优化过程,提出优化调控策略。结果表明：（1）研究区农村居民点空间格局演变特征呈现集中、靠拢的演化发展趋势,总体呈现匀质、线状、向心、院落四种分布形态;同时高程、坡度、水域、城镇、道路、基础设施等自然—经济社会因素均对山区农村居民点时空格局演化产生重要影响。（2）改进蚁群算法优化后,研究区农村居民点斑块面积（CA）减少10.07%,居民点斑块数量（NP）和密度（PD）分别减少83.12%和81.16%,平均斑块面积（MPS）增加了4.3倍,平均最近邻体距离（MENN）增加了42.82%。优化后69.1%的农村居民点斑块都集中在适宜区和较适宜区内,且重点向交通便利、公共设施完善、生产便利和中心村庄集中。优化后的农村居民点空间格局更加紧凑有序,土地集约节约效率更高。（3）基于仿真优化结果,综合考虑村庄振兴“产业—人口—土地”互动耦合机制,提出城郊融合、产业集聚、景村融合、搬迁撤并四类农村居民点格局优化方案,助推山区乡村振兴。（4）优化结果同时表明改进的蚁群算法非常适用于复杂环境条件下的较小尺度要素空间布局优化,能够为山区国土空间规划编制提供技术支撑。     

模式搜索算法在毒气泄漏中的源强反算

基于泄漏源下风向的浓度监测数据并结合大气扩散模式建立反算模型,以确定泄漏源的位置和强度。以扩散模式仿真的浓度数据与监测数据的匹配度作为目标函数,将反演问题转化为优化问题,利用模式搜索算法迭代优化。以高斯模型为例验证了算法的可行性,结果表明利用探测器提供的测量浓度值,模式搜索算法能够在较短时间内搜索到最优解,在计算复杂性或时间上较梯度型算法和智能优化算法有一定优势。该算法能够及时而准确地反算出泄漏源强度和位置,为事故的应急响应与救援提供依据。     

一种针对低质量指纹的指纹图像匹配算法

目前,指纹识别方法的主流是通过提取指纹细节特征并对这些特征进行成对匹配。问题是指尖表面状况严重影响识别结果,而指尖表面采集结果又受到环境和个人因素影响。为解决这个问题,本文提出了一种限频相位相关图像匹配方法,利用二维离散傅里叶变换中的限频相位部分使得低质量指纹图像的识别具有的很高的鲁棒性。选用一系列从采集条件恶劣的指尖(如:干指尖、粗糙的指尖、过敏症患者的指尖)处取得的指纹进行匹配实验,实验表明,与一种典型的基于细节特征的匹配算法相比较,本算法具有较强的有效性。     

面源模式的通用算法探讨

提出了矩形面源扩散模拟计算的数值积分法和中心虚点源法,以及二者结合的综合法,并用算例进行了计算精度、计算速度和结果连续性的对比.结果表明:与传统的后置虚点源法及其改进算法——谷清经验法相比,该算法与理论真值的相对误差可从20%以上降低到3%以下,并且可以准确地反映风向和面源的形状,但在计算量上要增大十几倍到上百倍.对于任意不规则面源,提出了正方形分割算法,并对分割正方形的取舍采用简便的重心判断法,以准确方便地模拟其形状.综合运用笔者提出的适于机算的通用面源算法,对不同的计算任务权衡速度和精度采用合适的算法,可以处理各种气象条件下任意形状面源的扩散计算,并可取得理想的计算精度.