水质模型参数优化的遗传算法实现及控制参数分析

参数识别是数学模型应用的前提.遗传算法是一种通用的全局优化算法,结构简单.一个实际应用问题能否利用遗传算法解决,关键在于遗传算法的设计和控制参数的选取.本文结合水质模型参数优化的特点,提出采用正交试验设计的方法来考察遗传算法不同控制参数对参数优化性能的影响,结果显示,正交法较好地识别了关键影响因素,并提出可能的最优方案.表明遗传算法能较好地应用于复杂多参数水质模型的参数识别研究.     

基因工程菌强化芳香化合物的处理工艺

分别固定克隆有甲苯加双氧酶基因的工程菌和筛选出的野生菌株,串联两种固定化细胞反应器,研究以基因工程菌突破关键步骤的限制,筛选菌株辅助完成彻底降解芳香类污染物复合工艺可行性和强化效果.克隆有苯降解过程中的关键基因——甲苯加双氧酶的基因工程菌E. coli. JM109(pKST11)对苯具有较高的降解效率和降解速度,应用于固定化细胞反应器中效果突出.在较短的水力停留时间内,可以将1500mg/L苯降解70%,降解速度为1.11mg/(Ls),延长水力停留时间,可以使去除率达到95%以上.该反应器对高浓度的苯具有突出的处理效果.同时所得到的产物为环己二烯双醇,可以被野生非高效菌W3快速利用.     

改进型量子遗传算法应用于区域水资源可持续利用评价

提出了一种对多项指标都能普遍适用的区域水资源可持续利用评价模型,将实数编码混沌量子遗传算法应用于区域水资源可持续利用评价模型中参数的优化,并用优化好的模型对区域水资源可持续利用做出评价。通过对中国12个区域实测数据的评价实例研究及与其它评价方法得到的结果进行对比,表明该模型具有实用性和可行性。     

应用遗传算法建立云杉针叶表面PCDD/Fs光解半衰期的预测模型

采用量子化学PM3算法计算PCDD/Fs的量子化学参数,应用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)对所建模型中的变量进行筛选,建立了能预测吸附到云杉[Picea abies (L.) Karst.]针叶表面的PCDD/Fs光解半衰期(t_1/2)的定量结构-性质关系(QSPR)模型,认为影响PCDD/Fs光解速率的主要因素是分子最高占据轨道能(E_HOMO)、前线分子轨道能量差(E_LUMO-E_HOMO)和平均极化率(α).随着EHOMO和α的增大;其lg t_1/2值增大,PCDD/Fs的lg t_1/2值与其(E_LUMO-E_HOMO)值呈抛物线关系,当E_LUMO-E_HOMO＝7.847时,lg t_1/2有最小值;当E_LUMO-E_HOMO≤7.847时,lg t_1/2值随着E_LUMO-E_HOMO的增大而减小;当E_LUMO-E_HOMO≥7.847时,lg t_1/2值随着E_LUMO-E_HOMO的增大而增大.     

基于遗传算法的大气颗粒物的源解析

遗传算法是一种全局优化的随机搜索方法,适用于模型参数寻优。将遗传算法用于大气颗粒物源解析的CMB方程组中参数的优化,得到各污染源对大气颗粒物的优化贡献率。该方法应用于成都市大气颗粒物的源解析结果与用其他多种源解析法得出的结果基本一致。理论分析和应用实践表明了遗传算法用于大气颗粒物源解析研究具有简便、准确和实用性强等特点。