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.     

1,3-二氯苯降解细菌Bacillus cereus PF-11的遗传选育及其降解特性研究

以焦化厂废水中分离得到的一些苯降解细菌为出发菌 ,通过遗传突变方法获得了一株高效降解 1,3 二氯苯的突变株PF 11.在合适条件下突变株PF 11培养液对 1,3 二氯苯的降解速率可达 31mg (L·d) ,并伴随着有效的氯离子释放 .经初步鉴定 ,突变株PF 11为以前未见报导的革兰氏阳性Bacilluscercus菌 .菌株PF 11的底物专一性较低 ,对单氯苯和 1,2 二氯苯均有降解作用 ,降解能力为单氯苯 >1,3 二氯苯 >1,2 二氯苯 .初步推测最初反应步骤是双加氧酶催化的分子氧攻击苯环形成二氯邻苯二酚     

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。     

Comparison of Aerosol Size-Distributions Using Linear-Regression, Genetic Algorithm, and Annealing Genetic Algorithm

Abstract Stability and accuracy of retrieving the aerosol size-distribution by using the linear-regression (LR), genetic algorithm (GA), and annealing genetic algorithm (AGA) were studied in detail. It was found that by using the AGA, retrieval results are quite stable and accurate; using the GA, stability and accuracy of the retrieval results decreased mildly but were still acceptable; and using the LR, retrieval results were too unstable to be acceptable. This conclusion is verified by both of the numeric simulation and the experiment.     

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.     

Simultaneous nitrification and denitrification in step feeding biological nitrogen removal process

The simultaneous nitrification and denitrification in step-feeding biological nitrogen removal process were investigated under different influent substrate concentrations and aeration flow rates.Biological occunenee of simultaneous nitrification and denitrification was verified in the aspect of nitrogen mass balance and alkalinity.The experimental results also showed that there was a distinct linear relationship between simultaneous nitrification and denitrification and DO concentration under the conditions of low and high aeration flow rate.In each experimental run the floc sizes of activated sludge were also measured and the results showed that simultaneous nitrification and denitriflcation could occur with very small size of floc.     

基于改进支持向量机的石煤提钒行业清洁生产评价研究

采用遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)进行改进,并将其应用于石煤提钒行业清洁生产评价.在系统研究石煤提钒工艺类型的基础上,根据前期已建立的石煤提钒行业清洁生产评价指标体系,提出GA改进SVM的应用思路,通过对3种工艺类型企业的现场数据采集,形成训练和测试样本,并利用GA算法确定出各类参数(惩罚参数C和核函数参数g),分别为强酸浸工艺C=2.1049,g=5.2184;弱酸浸工艺C=0.0035286,g=1.9947;水浸工艺C=0.39587,g=1.4105.GA-SVM模型测试结果表明,分类精度达到100%.通过与其他评价方法对比表明,训练好的GA-SVM方法针对小样本数据在分类精度和可操作性上都较其他方法有明显优势,实现了对石煤提钒行业清洁生产水平的定量评价.     

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.     

投影寻踪新算法在水质评价模型中的应用

用实数编码的遗传算法给出了一种投影寻踪方法中投影方向优化的新途径．在一个简单投影指标下,用新的优化途径建立了多元数据分类模型,并将其用于多指标的标准水质分类．两个实例样本水质评判结果表明,用投影寻踪新算法可以揭示高维数据的结构特征,所建立的分类与综合评价模型不仅有效,而且结果简单、直观和易于理解．     

变尺度混沌-遗传算法在复杂河流水质模型参数优化中的应用

将变尺度混沌-遗传算法(MSCGA)应用于复杂河流水质模型参数优化.采用湘江衡阳段水质监测资料,以二维河流水质数学模型反演结果的均方误差为适应度函数,估计横向扩散系数Dx、纵向弥散系数Dy和污染物衰减系数κ.数值实验结果表明,MSCGA寻优过程具有明显的分级特征,级级收敛;在同样的条件下,MSCGA的收敛速度较快,为遗传算法(GA)的1.36倍;同时,MSCGA克服了GA早熟收敛的问题,其最优适应度函数值为7.6×10-4,而GA的最优适应度函数值9.6×10-4.将MSCGA应用于研究河段,求得Dx、Dy分别为0.1335、0.0011,BOD5、As、Cr的衰减系数κ分别为0.0229、0.0100、0.0107.