基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机的岩爆倾向性预测

为有效预测岩爆灾害发生烈度,提出一种基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机(H-PSO-SVM)岩爆倾向性预测模型。根据岩爆发生机制,在分析岩爆发生的主要影响因素的基础上确定出评判指标;综合考虑模糊层次分析法(FAHP)所得主观权重和熵权法所得客观权重,应用调和平均数概念,构建组合赋权准则;引入遗传算法交叉、变异操作改进传统粒子群(PSO)极值跟踪和粒子更新方法,建立H-PSO-SVM岩爆倾向性预测模型。利用国内外已有工程实例数据进行50次随机抽样试验,对比分析H-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型等预测结果。结果表明:H-PSO-SVM模型应用于岩爆工程实例预测具有可行性和适应性,模型预测的准确率高于其他模型,且预测结果更稳定。     

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。     

采用支持向量机算法优化电化学处理油田污水的工艺参数

采用支持向量机(SVM)算法,将Box-Behnken设计法与支持向量回归算法(SVR)实验参数优化软件相结合,优化电化学去除油田污水COD的工艺参数。通过量子粒子群算法对SVM算法参数进行优化,从建立的回归模型中找到工艺参数的全局最佳点:电解时间60 min,电解电流3 A,三维电极填充料中石英砂质量695 g。模型得到的COD理论最优去除率为92.48%,验证实验得到的COD去除率为91.43%。     

近10 a武汉市城市热岛效应演变及其#br# 与土地利用变化的关系

城市化进程的加快,农村人口大量涌入城市,城市布局及局部气候改变等因素使得城市热岛效应问题日益突出,已成为当前城市环境研究热点之一。以武汉市为例,应用遥感技术与地理信息系统技术,选取2004~2015年5个时相Landsat系列影像数据,利用单窗算法反演地表温度,并以此为基础进行热岛强度分级,获取了近10 a武汉市城市热岛效应变化结果,并分析了武汉市11个辖区城市热岛效应动态变化特征及热岛效应与土地利用变化的关系。研究结果表明：（1）自2007年后,武汉市老城区热岛面积持续减少,而新城区热岛面积则持续增加,呈现出以老城区为中心向新城区扩张的趋势,至2015年,新老城区热岛面积仅相差20.74 km2;（2）东西湖区、蔡甸区、江夏区与洪山区是近些年城市热岛面积增长较为显著的辖区,其中江夏区的热岛面积年际变化最大,最高值达95.42 km2;（3）城市热岛效应与土地利用类型的面积年际平均值拟合关系显示,2004~2015年,城市热岛效应与建筑用地的R2值最大,为0.681 2,建筑用地面积的增加是城市热岛强度面积扩张的重要影响因素。     

面源磷负荷改进输出系数模型及其应用

传统的输出系数模型是模拟较大流域面源污染的有效手段,但它假设同一土地利用类型的输出系数相同,忽视了营养物径流和截留过程中其他流域特征对输出系数空间分布的影响,难以为流域分区管理提供依据。在传统输出系数模型基础上,引入产污因子（CI）和截留因子（RI）,校正地形、降雨、植被缓冲带对面源磷流失空间格局的影响。用改进输出系数模型模拟滇池流域面源磷负荷并将模拟结果应用于流域管理。结果表明,改进的输出系数模型能更好地模拟面源磷污染的空间格局,识别出面源总磷的关键风险区--湖滨平原地带以及与入滇河流邻近的山谷、台地。以2008年滇池流域面源总磷的模拟结果（3525 t）为基准,若单位面积磷肥施用量减少20%,面源总磷负荷将减少86%;若环湖公路内侧全部实现退耕还林或还草,面源总磷负荷将减少60%;若同时实施减少磷肥施用量和环湖公路内退耕两项措施,面源总磷负荷将减少130%     

基于智能优化算法的河流水质模型参数的优化简

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。     

基于人工蜂群算法与BP神经网络的水质评价模型

针对BP网络水质评价模型的不足,引入人工蜂群(ABC)算法,将求解BP神经网络各层权值、阀值的过程转化为蜜蜂寻找最佳蜜源的过程,提出了一种新的结合人工蜂群算法的BP网络水质评价方法(ABC-BP)。并以2000—2006年渭河监测断面的10组实测数据作为测试样本对其水质进行了评价,实验结果表明该方法得到的水质评价结果准确,并具有很强的稳定性和鲁棒性。     

微生物生理群在猪粪秸秆高温堆肥碳氮转化中的作用

在自制的强制通风静态堆肥反应箱中,猪粪与秸秆以鲜重7∶1的比例进行了堆肥化实验,在堆制的23 d里根据堆温变化分阶段采集堆肥样品,利用MPN法测定了堆料中纤维素分解菌和氮素微生物生理群的数量变化,同时测定了相应的碳、氮含量。结果表明,纤维素分解菌在稳定腐熟阶段较多,对于后期有机碳的降解和腐殖质含量的增大起了很大的作用,在堆制的23 d里,腐殖质增加了2.4%。整个堆制过程中,氨化细菌的数量最大且与氨气释放浓度和铵态氮含量呈显著正相关,都在高温期增加,降温期后减少,氨化细菌的数量在高温期的增加率远高于降温期后的减少率,而铵态氮在高温期的增加率远低于在降温后期的减少率,铵态氮总体上减少了74.1%;亚硝化细菌数量与硝态氮呈正相关;反硝化细菌数量在降温期上升幅度较大,堆制结束时为堆制初期的13倍,且与堆肥中硝态氮含量呈正相关;硝态氮含量增加了87.5%;堆肥后期硝态氮的增加可能与堆肥中存在能进行硝化作用的反硝化细菌有关。固氮菌数量在堆制结束时达堆制初期的2.61倍,主要在降温期增加较多,对堆肥中有机氮的形成起很大作用。     

基于Monte-Carlo方法的静电除尘器除尘效率

针对经典除尘效率未考虑诸多随机因素影响的问题,提出了基于Monte-Carlo方法的效率分析模型,并通过实验数据验证其可靠性。通过该模型分析了粒径大小、电场气流速度、电晕电压、两极间距、粒子浓度等因素对收尘效率的影响规律,结果表明:基于Monte-Carlo方法的仿真结果精度更高,能有效预测静电除尘器的收尘效率,对于改进静电除尘器设计具有一定的理论意义和实用价值。     

基于分布型电力系统的 PSO 优化设计

优化了传统粒子群算法,运用了混沌算法对粒子做初始化,优化了传统粒子群算法的收敛特性,并在算法的优化过程中,增加了混沌干扰元素对整体最优化极值做混沌干扰,将符合杂交几率的优化粒子做杂交处理,提高了粒子群的种类,增强了粒子群算法的搜寻水平。并通过IEEE33节点的分布型电力系统做无功优化仿真验证,通过比较,验证了优化算法的优越性与准确性。