基于蚁群算法的烟气中人员疏散路径选择优化

针对火灾烟气环境下的人员疏散问题,分析人员密度以及烟气能见度对疏散速度以及最佳疏散路径的影响。首先,得到烟气及人员密度对疏散速度的修正函数,并将该函数同蚁群算法的启发式信息函数进行耦合;其次,改进蚁群算法求解最佳路径的局限性,建立1种基于蚁群算法的人员疏散路径算法模型;最后,将算法模型应用于实例研究。研究结果表明:所提出的模型可较好地优化人员疏散路径,并进一步提高人员疏散效率。     

含聚油泥处理工艺参数优化及交互作用分析

采用自制的油泥分离剂通过热化学分离法处理聚驱油田现场产生的含聚油泥。采用正交实验得到的最佳工艺参数为:剂泥比2.0 m L/g,反应温度80℃,反应时间30 min,搅拌转速500 r/min,在此工艺条件下原油回收率为92.08%。利用支持向量机运算法(SVM)建立模型,分析了各工艺参数之间的交互作用,得出优化后的含聚油泥处理工艺参数为:剂泥比2.5 m L/g,反应温度80℃,反应时间34 min,搅拌转速530 r/min,理论上的最高原油回收率为94.76%。对于模型优选出的工艺参数进行了5组验证实验,平均原油回收率达94.50%。采用优选工艺参数处理3种不同来源的含聚油泥,原油回收率均高于90%。     

指数加权移动平均控制图在实验室中的应用及与其他质控图比较

阐述了指数加权移动平均(EWMA)控制图在环境分析实验室中的应用,并与休哈特控制图和Westgard多规则对于不同偏移量的ARL值作了比较.结果表明,EWMA控制图在检验不准确度,尤其在微小偏移上的优势值得推广.     

水质模糊贴近度模型中权值的遗传算法解

按照模糊综合评价中贴近度最小的原则,采用加速遗传算法优化权值。经过实例分析及对模型的验证、比较表明,用该法优化权值并进行水质评价,其结果与实际水质级别具有较高的一致性,评价方法更趋合理。     

基于遗传算法的大气污染总量控制新方法

提出一种利用遗传算法进行大气污染总量控制的新方法,并以柳州市SO2总量控制为例说明这种方法的具体运用.遗传算法具备自适应全局搜索寻优特点,从控制点浓度推算源强分布,该源强分布满足总量控制的根本要求.该方法的具体实现是:将区域内各污染源的排放量编码为染色体,让染色体群体在模拟的进化环境下按生物进化规律进行优胜劣汰的自然选择,经过若干代的进化,最终得到的最优个体即代表最佳的源强分布.研究结果表明,这种方法是有效的和可行的.     

咸海流域地表水变化长期监测及驱动因素分析

咸海流域是绿色丝绸之路经济带的重要枢纽.但是地表水的逐年减少,对咸海流域的生态环境产生了恶劣的影响,严重阻碍了绿色丝绸之路经济带的建设.本文基于Google Earth Engine(GEE)平台上的1992?—?2018年Landsat影像,采用水体频率的方法提取咸海流域地表水信息,对咸海流域地表水的时空变化进行了研...     

沉积物污染特征分析的未确知聚类-对应分析模型

针对现有未确知聚类的不足,将聚类有效性函数引入聚类算法中,通过与对应分析方法的综合集成,建立了未确知聚类-对应分析(UC-CFA)模型,并以加速遗传算法优化计算最佳聚类数目、聚类中心以及聚类点(包括污染指标和采样点)隶属于聚类中心的隶属度. 以安徽巢湖塘西河口湿地为研究对象,采用UC-CFA模型对沉积物污染特征进行聚类分析,将所有聚类点划分为4类,即Cd-有机质联合污染区,高磷污染区,Cu-Zn-Pb-Cr复合污染区以及高氮污染区等. 实例研究表明,对于沉积物污染特征分析,UC-CFA模型具有适用性.      

兰成渝腐蚀管道失效压力的GA-BP 神经网络组合预测方法

为准确掌握管道失效压力,保证管道安全运行,根据神经网络的非线性和良好的函数逼近特性,提出了基于遗传算法（GA）优化的BP神 经网络组合模型的腐蚀长输管道失效压力预测模型。组合模型将最佳组合阀值与权值隐含在网络的连接中,兼具遗传算法、人工神经网络预测 的优点,并克服了原始数据少对预测精度的影响,同时避免了神经网络容易陷入局部寻优的缺陷,也增强了网络的适应性,改善网络的收敛性 ,在客观地反应腐蚀油气管道失效压力变化趋势方面具有一定的优势。通过实例分析,结果表明:BP神经网络的预测值和Modified B31G计算结 果与真实值误差均较大,而GA-BP的预测值与实际结果的相对误差最大为6.12%,有很好的一致性,为管道的预防性维修提供了理论依据。     

基于改进BP神经网络的职业危害预警模型

高危作业职业危害的严重性迫切需要对此建立有效的预警机制。目前的预警方法无法对多种职业危害因素作出综合、系统的评价。本文采用改进的BP神经网络,对多种职业危害因素进行综合预警,该预警模型不受人为因素的影响,在误差允许范围内可实现准确的实时预测。     

混沌粒子群算法在水污染控制系统规划中的应用

针对常用的最优化方法解决水污染控制系统规划问题运算过程较复杂,容易陷入局部极值,且优化解精度不高的情况,尝试利用混沌方法和粒子群算法相结合的混沌粒子群算法(chaos particle swarm optimization,CPSO)求解此类问题。CPSO算法具有原理简单,且能快速获得最优解的特点。在实例应用中与遗传算法和MATLAB优化函数的优化结果做了比较,CPSO算法的性能以及得到的解明显优于后两种方法,验证了该方法的可行性和有效性。