基于差异进化支持向量机的坑外土体沉降预测

就用支持向量机(SVM)预测基坑外土体沉降而言,通过差异进化(DE)算法构造适合的决策函数十分重要。在确定坑外土体沉降函数的基本形式下,进行参数反演。后将得到的解析式作为SVM的决策函数,再进行核函数转换,从而使SVM的曲线拟合更加快速,预测更加准确。对大连地铁湾家车站基坑坑外土体的沉降数据的分析及预测的结果表明,使用SVM-DE算法在计算数据量、计算消耗时间和预测精度方面优于2种方法单独使用。     

基于ANN耦合遗传算法的爆破方案选择方法

为预防露天矿爆破引起的事故,基于安全和经济方面的考虑,对露天矿爆破方案进行优化选择,提出将人工神经网络(ANN)模型与遗传算法(GA)相耦合,从而进行爆破方案优化。研究露天矿爆破可能引起的2种主要危害形式:超爆和飞石,进而确定超爆深度和飞石距离为爆破方案的被优化目标参数。另一方面,炮眼深、间距、装药深度、阻塞深度、单位炸药消耗量和钻孔率对超爆深度和飞石距离的影响是复杂的、非线性的,因而将其作为爆破方案的影响参数。分别用影响参数和目标参数作为ANN的输入值和输出值加以训练,训练后的ANN数据作为GA的适应度函数进行方案优化。结果表明:可找到符合工程实例数据的爆破方案集合,借助Pareto图,可得到相关参数的值最小(超瀑深度为0.6999m,飞石距离为27.3386m)的最优爆破方案。     

情景-应对模式下考虑软时间窗的高铁应急资源调度优化

为提升高速铁路应急处置水平,考虑突发事件发生后应急资源需求的不确定性,通过对事故情景集的分析和计算,采用"情景-应对"模式,获取事故点的资源需求量;通过引入"软时间窗"概念,建立以超时惩罚成本、资源运输成本和救援点固定出动成本3者之和最小化为优化目标的应急资源调度模型,利用遗传算法进行求解,并基于实际事故案例验证方法和...     

改进的遗传算法在城市污水处理厂区间数优化设计模型中的应用

对于高度非线性的城市污水处理厂区间数优化设计模型(IPODM),若采用传统的方法求解,不仅计算繁琐,且难以有效地寻找全局最优解.本文通过引入遗传算法(GA),与传统的步长搜索法相结合,大大提高了问题的求解效率.本文给出了这种改进算法在某一城市污水处理厂优化设计中的应用实例.结果表明,不仅解的搜索效率有明显的提高,而且目标函数值在原有的基础上改进了20%,有着显著的经济效益;但是由于遗传算法自身的局限性,所求得的解只是一定条件下的最优区间解.     

三氮烯类试剂的合成方法和在环境样品分析中的应用

综述了近10年来三氮烯类试剂的合成方法和在环境样品分析中的应用。按三氮烯类试剂合成的方法进行分类,分别为在亚硝酸钠和盐酸作用下重氮化的试剂,在亚硝酰正离子作用下重氮化的试剂,在亚硝酸正丁脂作用下重氮化的试剂,此类试剂灵敏度高,选择性好,广泛应用于被镉、汞等过渡金属离子污染的环境样品的分析中。     

表面活性剂对极性有机物在沉积物上吸附的影响

研究了苯酚、苯胺和对硝基苯酚在沉积物-十二烷基苯磺酸钠(SDBS)体系中的分配特性.结果表明200mg/L和1200mg/L的SDBS存在下,苯胺和对硝基苯酚的沉积物-水分配系数均增大,分配作用的增大倍数与有机物的K_ow呈正相关;苯酚的分配系数则因表面活性剂存在浓度的不同分别增大和减小.十二烷基硫酸钠(SDS)、Triton X-100(TX100)和Brij30存在下,苯酚等温吸附实验表明:表面活性剂浓度约低于其临界胶束浓度(CMC)时,苯酚的吸附量增大;表面活性剂浓度约高于其CMC时,苯酚的吸附量比纯水中的吸附量小.     

难生化降解芳香化合物废水的电催化处理

经氟树脂改性的β-PbO₂电极作为新型阳极,对几种含典型难生化降解芳香化合物,苯胺、氯苯、对氯苯酚、对硝基酚的模拟废水进行了电催化降解.结果表明,在0.25A的电流下处理2h,目标有机物去除率达到75%～100%,COD去除率为20%～55%.处理效果:苯胺＞氯苯＞对氯苯酚＞对硝基酚.较高的电流和有机物初始浓度更有利于有机物的降解.检测到了降解的共同中间产物对苯醌、反丁烯二酸、草酸,提出了芳香有机物电催化降解反应的共同历程.     

钢铁行业碳排放量核算方法的实证性研究

介绍了碳排放量核算的基本原理与通用方法。以某钢铁公司焦化厂CO2排放量计算为实例,对比分析了物料衡算法和经验计算法的合理性和准确性。研究发现,对于钢铁企业来说,采用IPCC方法进行CO2排放量的计算是可行的。     

基于差异进化算法的爆破震速参数识别与优化

爆破震动衰减特性研究通常采用经典的萨道夫斯基公式实现。如何根据不同爆破条件合理选择公式中的场地系数K和衰减指数α是确定爆破控制参数的关键。实际工程分析中,通常采用可监测参数反演识别方法获取K和α值。以大连地铁2号线201标段接收井横通道爆破作业为背景,基于差异进化(DE)算法中缩放因子F和交叉概率Cr贡献值的合理选择,研究萨道夫斯基公式K和α的反演问题。首先,通过对算法中F和Cr不同取值对萨道夫斯基公式计算结果的影响分析,得到各向震速条件下收敛最小的F和Cr值;然后,根据F和Cr取值反演K和α参数。工程实践表明,基于DE算法反演识别得到的K和α值代入萨道夫斯基公式,计算得到的垂向、纬向、经向速度及合速度与实测速度变化趋势一致,并处在合理误差范围之内。     

基于潜变量回归模型的城市火灾风险评估

为评估城市火灾风险等级,针对城市火灾发生的可能性与严重性2个基本问题,建立评估指标体系,提出一种基于潜变量回归的评估模型,并给出无须迭代的确定性算法。该模型和算法无需事先指定风险等级评估分数的训练样本,不必事先指定指标汇总的加权系数,利用合理的配方约束,完成潜变量回归,实现城市火灾风险按地区或者按行业的等级评估,利用现成的软件计算,同样适用于其他具有类似数据结构的评估问题。