基于改进粒子群算法和元胞自动机的城市扩张模拟——以南京为例

为合理利用多智能体算法解决城市扩张动态模拟问题,基于地理学理论和社会学规律对粒子群算法进行有针对性的改进,提出分段式粒子群算法(SPSO),并结合元胞自动机模拟复杂时空过程的能力,构建出适用于城市扩张模拟的地理元胞自动机SPSO-CA。在SPSO-CA中我们利用多时像的土地利用数据、交通路网数据和地形数据,挖掘出1995~2000年南京城市扩张的土地转换规则。再由此规则实现1995~2008年的南京市城市扩张过程的动态模拟。最后对比SPSO-CA、PSOCA及NULL模型结果得:SPSO-CA总精度86.3%,Kappa系数为0.792,Moran’s I为0.078,PSO-CA总精度83.6%,Kappa系数为0.755,Moran’s I为0.054,NULL模型总精度81.9%,Kappa系数为0.741,真实的Moran’s I为0.072。这表明无论是总精度还是空间一致性,SPSO-CA都优于PSO-CA和NULL模型,即用SPSO-CA模拟城市扩张是可行的。     

响应面法和神经网络优化Acinetobacter sp. DNS32发酵基质

为了提高阿特拉津降解菌Acinetobacter sp.DNS32的产量,分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分(玉米粉、豆饼粉、K2HPO4)进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39.494 g/L,豆饼粉25.638 g/L和K2HPO43.265 g/L时,预测发酵活菌最大生物量为7.079×108CFU/mL,实测量为7.194×108CFU/mL;人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L时,预测最大值为7.199×108CFU/mL,实测量为7.244×108CFU/mL;最终确定培养基配方:玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L,CaCO3为3.000 g/L,MgSO4.7H2O和NaCl均为0.200 g/L;优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36.6%。结果表明,在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面,响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的,基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。     

响应面法优化超临界水氧化处理农药废水

在间歇式超临界水氧化系统中对草甘膦农药废水进行降解实验。选取温度、反应时间、过氧量3个量为因素量,总有机碳(TOC)去除率为响应量进行中心组合设计（CCD）。在实验的基础上,利用响应面分析法（RSM）对实验结果进行分析及参数优化：建立了TOC去除率与各个因素关系的二次多项式数学模型;分析了各个因素单独的及相互作用对TOC去除率的影响;优化结果表明,在温度483℃、反应时间29.2 min、过氧量148.4%的条件下,达到了最佳效果,此时TOC的去除率为100%。     

脂肽类生物表面活性剂液体发酵条件的响应面优化

通过Plackett-Burman和Box-Behnken实验对解淀粉芽孢杆菌XZ-173液体发酵生产表面活性素进行了响应面优化研究。首先使用Plackett-Burman实验对影响表面活性素产量的17个因素进行显著性筛选,结果表明,MnSO4、CuSO4、温度和转速为显著性因素。再运用Box-Behnken实验对这4个显著因素的取值进一步优化,得到各因素优化后的数值分别为4.4 mg/L(MnSO4)、0.18 mg/L(CuSO4)、29℃(温度)和163 r/min(转速)。响应面分析结果表明:该菌株产生表面活性素的最佳培养基为:葡萄糖15 g/L,蛋白胨5 g/L,L-谷氨酸钠6 g/L,KH2PO40.8 g/L,MgSO40.4 g/L,KCl 0.4 g/L,酵母提取物3 g/L,L-苯丙氨酸2.5 mg/L,MnSO44.4 mg/L,CuSO40.18 mg/L,FeSO40.12 mg/L;最适培养条件:pH 7.5,温度29℃,转速163 r/min,接种量5%,装液量50 mL/250 mL,摇床培养36 h。在优化后的条件下,表面活性素实际产量为336 mg/L,实际实验结果与模型预测结果相一致。表面活性素采用HPLC技术分离,发现其在浓度仅为50 mg/L时EI24就可达到70%以上,反映了表面活性素优异的乳化活性以及广阔的应用前景。     

填埋场中亚硝酸还原酶测定条件的优化

填埋垃圾中的含氮化合物经一系列生物脱氮作用,最终使得填埋场中的氮素得以消减,在这一过程中亚硝酸还原酶起着十分重要的作用。以填埋场中的填埋垃圾为研究对象,在土壤亚硝酸还原酶测定方法的基础上,对亚硝酸还原酶活性测定条件进行了优化。结果表明,填埋垃圾中的亚硝酸还原酶活性测定的最优条件为:垃圾样品风干温度25℃,2mL的1%NaNO2溶液和2.5 mL的1%葡萄糖溶液,抽气5 min,置于25℃的培养箱中培养24 h。优化后的测定条件相对标准偏差(RSD)小于1.27%,表明该方法具有较高的灵敏度和精密度。     

反渗透膜处理维生素C凝结水的最优工艺条件

针对维生素C生产工艺中产生的凝结水产量大、处理成本高、存储运输困难和营养物质含量偏低等问题,采用反渗透技术对VC凝结水进行处理。实验建立小试规模反渗透膜处理装置,采用无量纲化多元回归分析方法,分析了操作条件指标与渗透水评价指标两套指标体系之间的关系,定量评价了各个操作条件指标对渗透水评价指标的整体影响程度,并在此基础上研究了最佳操作条件的工艺参数。结果表明：建立的无量纲化多元回归分析方法切实有效,在正交实验设计水平范围内,压力、pH和回流比均是多目标系统的影响因子,操作条件指标对渗透水评价指标的整体影响程度大小顺序为：压力〉pH〉回流比〉温度,且各自影响程度所占比例分别为43．02％、29．01％、25．07％和2．89％。各个操作因子对多指标系统的影响是独立的。在只考虑系统收益而不考虑膜污染的情况下,最佳操作条件分别为：温度r=30．65,压力P=1．5MPa,回流比r=0．78,pH=7．475。     

A/O+MBR工艺处理玉米深加工废水的中试研究

实验基于企业污水站的改造工程,研究了MBR对玉米深加工废水的处理效果并对工艺运行参数优化提出建议.结果表明,该工艺对COD的去除率可以达到90％以上,出水稳定在26 mg/L左右;出水NH4-N达到1 mg/L以下;TN去除率达到70％以上,出水TN达到10 mg/L以下,出水完全达到排放标准.通过4种工况的比较,说明在污泥浓度8 g/L左右,曝气池内DO在3 mg/L左右,MBR内DO＞4 mg/L,好氧段停留时间13.5 h,并保证3h以上的缺氧段水力停留段时间的条件下,A/O+ MBR工艺可以有效去除玉米深加工废水中的污染物.     

低碳城市理念下的郑州市绿地系统优化研究

低碳城市是一种实现低碳经济、进行低碳生产与消费、形成低碳生活、建设良性与可持续发展的能源生态体系的城市模式。通过调控城市绿地系统、优化城市开放空间,有利于低碳城市理念下的生态城市建设,实现城市的可持续发展。首先对低碳城市建设与城市绿地系统优化的关系进行了分析;其次对郑州城市绿地系统建设存在的主要问题进行了探讨,借助AreGIS9．3软件分析了郑州市绿地服务区的影响范围;最后基于城市绿地系统优化原则提出四方面的优化建议——注重城市的生态设计;优化绿地系统的空间布局;实现“点”、“线”、“面”的有机结合;实施适度的绿地容量限制;发展立体绿化与推广绿色建筑材料的使用。     

基于排队论的城市垃圾箱最佳间距研究

针对城市垃圾箱最佳间距的研究不够精细的现状,本文通过建立排队论模型得到了可供不同城市参考的城市垃圾箱最佳间距参数表。通过对部分城市街道的垃圾箱摆放间距情况进行实地调查,运用层次分析法将影响垃圾箱间距分布的多重因素转化为单因素;建立了基于指数分布的数学模型,利用排队论分析单因素状态下的垃圾箱间距分布,得到了求解城市垃圾箱最佳间距的一般方法。     

响应面法和神经网络优化Acinetobactersp．DNS32发酵基质

为了提高阿特拉津降解菌Acinetobactersp．DNS32的产量,分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分（玉米粉、豆饼粉、K：HPO。）进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39．494g／L,豆饼粉25．638g／L和K。HPO。3．265g／L时,预测发酵活菌最大生物量为7．079×10^8CFU／mL,实测量为7．194×10^8CFU／mL;人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39．650g／L,豆饼粉为25．500g／L,K2HPO4为2．624g／L时,预测最大值为7．199×10^8CFU／mL,实测量为7．244×10。CFU／mL;最终确定培养基配方：玉米粉为39．650g／L,豆饼粉为25．500g／L,K2HPO4为2．624g／L,CaCO3为3．000g／L,MgSO4·7H2O和NaCl均为0．200g／L;优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36．6％。结果表明,在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面,响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的,基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。