基于定量遥感技术的重庆市热岛效应

近年来,城市热岛效应不断增强,已经成为一个突出的城市环境问题。重庆市作为长江中上游特大型城市,工业发达,经济快速发展,市区热岛效应明显,但是很少对其研究。以2007年Landsat5 TM影像为数据源,利用单窗算法对重庆市城市地表温度进行反演,并进行城市地面亮温等级划分,在从城市土地利用类型、NDVI等方面对重庆市城市热岛效应强度和空间格局分布及其特征进行了探讨。结果表明：城区热岛现象显著,且分布不均匀;不同土地利用类型对热岛效应影响不同;城市地面亮温与NDVI呈明显的线性负相关关系。最后结合重庆市的特殊地形,提出了以下解决城市热岛效应的对策：加强城市规划,调整城市结构;构建最佳绿化结构,提高城市绿化率;改变能源结构,提高能源利用率,控制工厂废气排放量。     

基于动态RBF神经网络的地下水质量评价

提出一种基于动态RBF神经网络的地下水质综合评价方法。该方法采用最近邻聚类算法,构建动态RBF神经网络,利用神经网络对待测水质进行分类识别,根据网络输出,实现水质等级的确定。应用结果表明,该方法具有训练速度快、评价准确度高的优点,提高了水质综合评价的精度和客观性。     

矿井火灾时期通风系统动态可靠性数值分析

通过分析矿井火灾时期的风流特点,提出了矿井火灾时期的风路失效模式,指出矿井火灾时期的通风系统可靠度是个动态变化过程,随着时间的推移,整个通风系统的可靠度会逐渐下降。提出了适于计算大型通风系统火灾时期可靠度的“基于截断误差理论和网络简化技术的不交化最小路集算法”。在此基础上,对矿井火灾时期通风系统的动态可靠度进行了数值模拟。     

基于ISOA-RBPNN的埋地管道剩余强度预测*

为提高腐蚀管道剩余强度的预测精度,提出引入弹性梯度下降法改进BP神经网络,并融合改进海鸥优化算法(ISOA),构建腐蚀管道剩余强度预测模型。关于改进BP神经网络模型的参数寻优,首先采用Cat混沌映射初始化改进海鸥优化算法(SOA)初始种群的分布,提升寻优能力,优化SOA的搜索方向和攻击形式,增强其全局搜索能力并提高收敛速度,然后用ISOA对弹性BP神经网络（RBPNN）模型中的权值和阈值进行寻优,最后构建ISOA-RBPNN预测模型。以管道爆破数据为例,利用MATLAB进行仿真模拟,并与PSO-BPNN模型和IFA-BPNN模型预测结果进行对比分析。研究结果表明:ISOA-RBPNN模型的各项评价指标均优于其他2个模型,预测结果较实际值误差更小,在预测腐蚀管道剩余强度领域具有更好的性能,可为后续研究腐蚀管道剩余寿命和制定维修策略提供参考依据。     

免疫进化算法反演均匀混合气溶胶吸湿增长因子

通过对大气消光系数进行组分分解,并借助米散射理论,构建了以均匀混合气溶胶吸湿增长因子为唯一变量的目标函数.进一步利用免疫进化算法优化该目标函数,提出了一种针对均匀混合气溶胶吸湿增长因子的反演算法.基于成都市2017年10~12月浊度计,黑碳仪和GRIMM180环境颗粒物监测仪的地面逐时观测资料以及该时段同时次的环境气象监测数据（大气能见度,相对湿度RH和NO₂质量浓度）,评估了算法的性能及其适用性.结果表明：对所有测试样本而言,反演均匀混合气溶胶吸湿增长因子的免疫进化算法均能快速收敛到全局最优解.建立了成都地区秋冬季均匀混合气溶胶吸湿增长模型,该模型显著提升了环境条件下气溶胶散射系数的模拟精度,其模拟值与实测值之间的平均相对误差仅为12.7%.该反演算法的普适性可为气溶胶吸湿性及其辐射强迫效应的后续研究提供算法保障.     

基于B－P网络的水质营养状态评价模型及其效果检验

选取与ＴＳＩｃ为０，５０，１０相应的水质营养状态作为３个建模样本，以ｃｈｌ－ａ，ＴＰ，ＴＮ和ＳＤ４个水质参数作为样本的输入特征，建立了Ｂ－Ｐ网络的水质营养状态评价模型。该模型应用于全国３０个湖泊水质的营养状态评价，获得了较好的检验效果。     

考虑成本的多出救点多物资应急调度研究

为减少应急资源调度过程中发生的经济损失,在某些最短完成时间值要求不十分敏感的应急资源调度基础上,提出引入资源需求紧迫程度的多出救点多物资调度模型,同时定义调度成本目标函数,并结合分治算法基本思想,求解综合调度效益最高的出救点方案,最后进行实例分析和对比分析。结果表明:在对应急资源储备仓库进行选择时,需求紧迫度的引入能极大地改善调度的盲目性,结合基于道路因素建立的成本函数能有效地减少不必要的调度成本,从而提高资源调度的综合效益。     

高校自动排课系统的设计与实现

高校的排课工作一直是教学管理中一项重要而复杂的工作,拥有大量的约束条件,根据不同的实际情况也有着复杂的特殊性.高校自动排课系统不仅能够提高教学管理人员的工作效率,也可以大大提高排课的科学性和可靠性.     

基于不确定性分析的城市总体规划环评方法与案例研究

围绕城市总体规划特点,在分析识别规划经济增长和用地布局方案中存在的多种不确定性的基础上,以产业和用地为基本评估单元,综合运用蒙特卡罗随机采样技术和HSY算法及地理信息系统,建立了基于结构与空间不确定性分析的规划环评方法和系统评估模型.以大连城市发展规划对近岸海域的环境影响为例,说明该方法的具体运用.案例研究结果表明,规划年大连市入海污染物排放特征和环境敏感行业表现出较大的空间差异性,局部地区污染物排放量超出环境控制目标值的概率较大.     

HSY算法在水质模型参数识别中的应用探讨

参数识别是水质模拟中的技术核心，数据稀缺是水质模型经常面临的问题。采用HSY算法可求得模型参数的分布，而不再是一个单一的最优参数，从而在一定程度上避免了由于“最优”参数失真带来的决策风险，本文以南水北调一期工为例，讨论了在稀疏数据条件下如何应用HSY算法识别CSTR水质模型的参数，并对识别的模型参数进行了检验。模型检验采取了2种方法：分别用动态和稳态计算方法得出的参数进行比较；用模拟结果分布于实测值进行比较。结果表明，HSY算法为稀疏数据条件下进行识别、建立数学模型提供了一条有效的途径。