基于XGBoost算法的WRF-Chem模式优化模拟

采用人工智能算法XGBoost结合大气化学模式WRF-Chem,利用北京地区大气污染物的模拟结果及站点监测数据,构建XGBoost统计预报算法模型,并对两种大气污染物（PM_2.5和O₃）进行优化模拟,同时分析其特征贡献要素.结果表明,该统计预报模型能够很好地优化大气化学模式模拟的大气污染物浓度,降低模拟误差,对于北京地区站点模拟浓度优化呈现出城区>近郊>远郊的优化特点,且算法模型对O₃浓度优化程度更高,优化后相关系数提高达128%.此外,通过特征要素的贡献量分析表明,CO是影响O₃优化的重要特征变量,城郊区特征贡献得分均高达1000以上,Q2（近地面2m比湿）是影响PM_2.5优化的重要气象特征变量,城郊区特征贡献得分分别为950和824.     

基于空气质量模式和数学规划模型的城市PM2.5达标策略——以临汾为例

为了改善城市空气质量,降低PM_2.5浓度,需要制定科学的控制策略,同时兼顾污染物减排量与减排成本效益.本文基于区域大气环境模型RegAEMS与数学规划模型,采用多目标遗传算法,探究城市大气PM_2.5污染的最优控制策略,并应用于临汾市（14类行业源、17个区域源）的PM_2.5浓度达标规划,实现污染物排放量最大和减排成本最小的双目标优化.结果表明,在PM_2.5平均浓度近200 μg/m³的重污染天气条件下,为达到PM_2.5浓度目标（75μg/m³）,临汾市最大污染物允许排放量为356.7t/d,最小减排成本为3.36亿元.NO_x、SO₂、NH₃、VOCs和一次颗粒物的减排量分别为98.1,49.9,44.3,155.7和105.5t/d,减排成本分别为11.7,6.8,6.2,5.5和3.5千万元.对VOCs、NO_x、PM_2.5、NH₃和SO₂减排潜力最大的行业分别为焦化源、移动源、扬尘源、农业源和民用燃烧源,分别占所有行业5种污染物减排量的21.6%、14.1%、11%、8.6%和3.8%.钢铁行业的减排成本最高（39%）;襄汾县的减排量最大,减排成本最高（达7218万元）.     

典型耦合优化算法在源项反演中的对比研究

突发大气污染事故中,污染源的快速、准确确定是应急处置的基础.为研究有效的源项评估方法,本文基于美国草原外场SO₂释放实验,利用GA-PSO、GA-NM、PSO-NM 3种耦合算法,分别与高斯点源烟羽扩散模型结合,对源强和位置等污染源参数进行反演与对比,并从算法结构与大气扩散条件方面进行反演效果差异分析.结果表明,从源强反演角度看,PSO-NM反演结果的准确性最高、稳定性最强,平均误差（11.3%）与平均标准偏差（0.7g/s）明显低于GA-NM（16.4%、13.3g/s）与GA-PSO（29.0%、26.6g/s）.从位置反演角度看,PSO-NM的反演结果最为稳定,反演的平均标准偏差（0.29m）明显低于GA-NM（3.20m）与GA-PSO（3.03m）算法;在不稳定和中性扩散条件下,PSO-NM算法的位置反演准确性最高,误差为4.97m;但在稳定扩散条件下,GA-NM的位置反演误差（7.69m）最小.从反演效率角度看,PSO-NM与GA-NM反演时间最短,更适用于污染源的快速确定.     

基于高分影像的城市黑臭水体遥感识别:以南京为例

城市黑臭水体的遥感识别对于黑臭水体的监测、治理有着重要作用.2016年对南京城市河段进行了地面调查,并在沙洲西河、秃尾河、玄武湖、金川河设置了55个样点,采集水样分析水质参数并同步测量水面光谱.在此基础上,利用绿光波段遥感反射率的单波段阈值、蓝、绿波段差值、红、绿波段比值,以及色度值,分别构建了基于GF-2影像的城市黑臭水体遥感识别算法,并分析南京市主城区黑臭水体的空间分布和环境特点.结果表明:(1)和其他类型水体相比,城市黑臭水体遥感反射率最低,在整个可见光范围峰谷不突出,而且在400~550 nm范围光谱斜率最小;(2)采用地面同步调查结果检验,比值算法的识别精度最高,对城市河道黑臭水体的识别更准确;(3)利用比值法对2016年11月3日的GF-2影像进行计算,共提取研究区黑臭河段11条,总长度40.7 km,总面积0.749 km~2.黑臭河段分布具有范围广且不连续的特征,集中分布于各城区人口密集的区域;水体发生黑臭主要受到生活污水、工业废水、断头浜的影响.     

改进遗传算法在污水处理工艺优选决策指标权值确定中的应用

构建了基于模糊聚类的改进遗传算法（简称FMGA）,用于污水处理工艺优选决策指标权值的确定。FMGA的数值仿真结果表明,该算法能有效避免早熟收敛,能在较短时间内获取指标权值并且运算过程稳定。最后,将FMGA用于确定三峡库区城镇污水处理工艺优选决策指标的权值。结果表明,经济（0．2602）〉技术（0．2094）〉能耗（0．...     

导弹产品贮存寿命多源信息融合评估技术综述

面向综合利用导弹产品贮存寿命多源信息的迫切需求,从导弹贮存寿命多源信息的来源、特点、融合模型等3方面进行了综述。分析了导弹产品贮存寿命信息的来源,介绍了自然贮存试验信息、加速贮存试验信息、贮存寿命设计信息的组成内容及优缺点。阐述了导弹贮存寿命多源信息的阶段性、层次性和多源性的特点。对贮存寿命多源信息融合的功能模型、融合层次与算法模型,对加权平均法、贝叶斯融合法、神经网络法、D-S证据理论等方面的应用研究进行了总结。随后,提出了贮存寿命多源信息融合功能模型,涵盖信息源、单元信息融合、系统信息融合、辅助支持系统等模块。最后,针对当前贮存寿命多源信息融合技术研究存在的问题,对未来研究方向进行了展望。     

预测大气CO2浓度的非线性时序模型

提出了用双线性模型预测大气ＣＯ２浓度序列的一套简便方案，实例计算结果表明，该方案具有实用性和通用性，在各种非线性时序预测中具有重要的理论意义和广泛的应用价值。     

改进的Elman神经网络在瓦斯涌出量预测中的应用

在煤矿瓦斯灾害中,煤矿瓦斯突出是导致瓦斯重特大事故的主要原因之一。目前常用的基于反向传播(BP)神经网络和遗传算法-Elman神经网络(GA-ENN)耦合算法等建立瓦斯涌出量预测模型的预测方法在收敛性和精度上均存在一定的缺陷。提出了一种利用混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)对Elman神经网络进行改进的新型智能优化算法来增强粒子的活性,提高其局部搜索能力和全局优化能力,克服了遗传算法(GA)的固有缺陷。对煤矿现场跟踪实测后进行仿真分析,结果表明:运用提出的CIGOA-ENN预测模型预测的最大相对误差为4.47%,最小相对误差为1.12%,平均相对误差为2.27%,明显小于BP神经网络和GA-ENN等预测模型的预测结果,表明CIGOA-ENN预测模型的输出结果更精确,对瓦斯涌出量预测系统的辨识误差更小,性能更优越。     

10过程工业清洗用水减量优化算法

建立了10过程工业清洗用水数学模型，分析了10过程的工业清洗用水流量、进出口浓度、杂质传质速率之间的关系，并转化为一个有约束条件的优化问题。提出了一套基于遗传算法-模拟退火法-单纯形法的工业清洗过程用水的优化方法，编制了清洗过程用水的应用程序。优化结果表明：新鲜水可由252．42t／h降至152．82t／h，节水量99．60t／h，污水减少量99．60t／h，节水率达39．5％。     

优选地震救灾路径的图与模糊集算法

由于在大地震的紧急救灾期，交通网络具有明显的结构变动性，传统的最短路算法设计出的路线难以满足救灾在时间、安全性与通行质量方面的要求。为了解决这一问题，考虑了有关的因素，基于模糊评价，对交通网络图中的长度权进行了修正；并增加了2个新的约束，然后综合应用图论与模糊极值的理论方法，建立了2个以最大限度地保障运行体的完整性与缩短运行时间为主要目标的，在多权图上优选路线的算法。该算法可较好地满足紧急救灾路线优化设计的需要。