基于智能优化算法的河流水质模型参数的优化

为探索河流水质模型参数新的求解方法,根据有限的实测数据,分别应用免疫进化优化算法和免疫进化优选的捕食搜索算法,对河流水质模型计算公式中的多参数进行优化。将优化得到的计算公式用于国内外若干河流的河段中DO浓度值的拟合,并与实测结果进行了比较。结果表明,将免疫进化优化算法或免疫进化优选的捕食搜索算法优化得到的水质模型参数精度不仅较高,而且相对稳定,从而为河流水质模型参数的优化提供了一种新方法。     

红枫湖水体中叶绿素a的遥感监测

以地处贵州中部的红枫湖水库为研究区,2010年的ALOS影像为基础,利用B3、B4(三波段和四波段)的乘积影像研究红枫湖水库库区表面的叶绿素a分布情况。结果表明,库区水体叶绿素a浓度在空间分布上呈现自三岔河入水口到北湖逐渐降低,沿岸边向湖中心逐渐降低的态势。探讨了适宜该库区的水体叶绿素a的提取方法,并引入基于费歇尔准则的最优分割算法,利用计算机编程实现了该库区叶绿素a分布水平的最优分划。这一系列针对该库区水体叶绿素a提取、分析和监测的优化方法,对该水源地的污染监测和库区的生态治理有一定的参考价值。     

基于修正遗传算法的夏玉米作物系数及蒸散发估算

农田蒸散量是作物蒸腾量和土壤蒸发量的总和,准确估算农田蒸散量对制定合理的灌溉计划至关重要,进而对农作物的增产保收具有重要的意义.研究作物系数及蒸散量估算模型已成为一个热点科学问题.淮河流域是中国主要的农业生产基地,而夏玉米是淮河流域最主要的粮食作物之一.为研究夏玉米全生育期蒸散估算模型,反映夏玉米逐日作物系数及蒸散量的...     

基于改进混合遗传-支持向量机的CMF产水预测研究

将模拟退火思想和加速遗传特性相结合,改进选择策略和遗传算子,建立加速遗传模拟退火算法（AGSA）;基于支持向量机（SVM）的非线性回归和改进混合遗传算法的因子筛选,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法,提出连续微滤系统（CMF）产水预测模型;通过实测中试规模连续微滤系统产水量变化对模型进行验证,结果表明：该模型较好...     

基于变权重和信息熵的区域水资源安全投影寻踪评价模型

区域水资源安全评价是气候变化下区域水安全管理的一项重要调控措施。为合理确定各评价指标的权重,提出了把权重结构分解为评价指标的单样本权重和样本集权重的新观点,建立了用基于加速遗传算法的模糊层次分析法和最小相对信息熵原理确定单样本权重、用基于加速遗传算法的投影寻踪模型和最大信息熵原理确定样本集权重的新模型--基于变权重和信息熵的投影寻踪评价模型（CWE PP）。将CWE PP模型应用于全国水资源安全背景下的巢湖流域水资源安全评价,结果表明：巢湖流域水资源安全状况整体上介于重度缺水与中度缺水之间,偏向重度缺水,略低于安徽省水资源安全状况。用CWE PP进行区域水资源安全评价,物理概念明确,计算结果合理,方法通用,在资源与环境综合评价中具有一定的推广应用价值。     

Comparison of Machine Learning Models Performance on Simulating Reservoir Outflow: A Case Study of Two Reservoirs in Illinois,U.S.A.

Reservoir outflow is an important variable for understanding hydrological processes and water resource management. Natural streamflow variation, in addition to the streamflow regulation provided by dams and reservoirs, can make streamflow difficult to understand and predict. This makes them a challenge to accurately simulate hydrologic processes at a daily scale. In this study, three Machine Learning (ML) algorithms, Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Artificial Neural Network (ANN), were examined and compared to model reservoir outflow. Past, current, and future hydrologic and meteorological data were used as model inputs, and the outflow of next day was used as prediction. Simulation results demonstrated that all three models can reasonably simulate reservoir outflow. For Carlyle Lake, the coefficient of determination and Nash–Sutcliffe efficiency were each close to one for the three models. The coefficient of determination, relative mean bias, and root mean square error indicated that the SVM performed better than the RF and ANN, but the SVM output displayed a larger relative mean bias than that from RF and ANN. For Lake Shelbyville, the ANN model performed better than RF and SVM when considering the coefficient of determination, Nash–Sutcliffe efficiency, relative mean bias, and root mean square error. The study results demonstrate that the three ML algorithms (RF, SVM, and ANN) are all promising tools for simulating reservoir outflow. Both the accuracy and efficacy of the three ML algorithms are considered to support practitioners in planning reservoir management.     

B-P网络用于环境质量分类研究

用全国２５个湖泊的水质指标资料作为训练样本,应用人工神经Ｂ－Ｐ算法,分别建立了３参数和４参数的水质分类模型,并用所建立的模型对６个湖泊水质进行分类检验效果。结果表明Ｂ－Ｐ模型应用于环境质量分类是可行的,且由于Ｂ－Ｐ网络有学习,自适应的能力,因而与其它的环境质量分类法相比具有优越性。     

非色散红外CO2飞机火警探测技术研究

提出了基于非色散红外吸收原理(NDIR)实时监测环境中CO2气体浓度变化进行火警探测的方法。根据高空大气环境的特殊性,探讨了基于NDIR的CO2气体探测技术应用于飞机上所面临的低温低压难题。进行了基于NDIR的红外CO2飞机火警探测器的两种结构设计,提出了基于CO2气体浓度监测的红外CO2飞机火警探测器的主要参数要求,研究了基于CO2浓度变化速率与变化值的火灾报警算法。     

Arrhenius公式和环境作用动力学对压缩橡胶的精度比较

目的 精确描述压缩橡胶永久变形率的变化规律,准确评估其使用寿命。方法 应用环境作用动力学理论,建立压缩橡胶永久变形率的变化微分方程,求解微分方程得到压缩橡胶永久变形率变化规律的微分方程通解。再以氟硅橡胶为例,通过高温加速试验获取其在100、125、150、175、200℃下的试验数据,分别采用环境作用动力学通解和阿伦尼乌兹公式建立氟硅橡胶压缩永久变形率模型。最后,与3.5 a的自然环境试验数据进行对比。结果 应用环境作用动力学理论建立的氟硅橡胶压缩永久变形率模型与3.5 a自然环境试验数据的最大误差约为3.32%,而应用阿伦尼乌兹公式建立的氟硅橡胶压缩永久变形率模型的最大误差约为14%。结论 阿伦尼乌兹公式只适用于没有环境作用或固定环境作用下的物质特征变化,而环境作用动力学方程中,有明确的环境作用项σ,适用于复杂环境作用下物质特征变化规律的描述。     

重大危险源大规模人群疏散决策模型研究

为在重大危险源应急救灾中给决策人员提供最优的人群疏散方案,提高抢险救灾能力,将疏散过程分为两个阶段——先将灾民疏散至临时疏散救援点,再根据灾民受伤的严重程度有选择地将其疏散至定点医院进行救治。综合考虑灾害对人群疏散造成的影响,将道路危险系数等参数加入目标函数中,将灾区按灾害程度赋予不同的优先疏散系数并将之反映在时间满意度上,以总疏散时间最小为目标函数,建立疏散模型,并应用遗传算法进行求解。最后,通过MATLAB进行仿真计算。研究结果表明:模型和算法给出的疏散策略是有效的。