南京市主要饮用水源水中有机污染物的遗传毒性研究

运用鼠伤寒沙门氏菌 /哺乳动物微粒体酶系 ( Ames)试验 ( DNA)、SOS/Umu试验 (基因 )和蚕豆根尖微核试验(染色体 )对不同季节 (枯、丰、平 )南京市主要水厂的水源水中有机污染物的遗传毒性进行了研究。以 XAD-2树脂为吸附剂 ,丙酮 -甲醇的混合液为洗脱液 ,浓缩水样中有机物 ,并对部分阳性水样进行了有机组分的定性分析 ( GC/MS法 )及其污染源调查。结果发现 ,不同季节水样均有不同程度的遗传毒性检出 ,其中以上元门水厂水质最劣 ;同时通过 GC/MS法分析 ,发现阳性水样中存在有美国 EPA所列的多种优先污染物以及其它黑名单上所属的有毒有害物质 ,应当引起足够的重视     

基于修正遗传算法的夏玉米作物系数及蒸散发估算

农田蒸散量是作物蒸腾量和土壤蒸发量的总和,准确估算农田蒸散量对制定合理的灌溉计划至关重要,进而对农作物的增产保收具有重要的意义.研究作物系数及蒸散量估算模型已成为一个热点科学问题.淮河流域是中国主要的农业生产基地,而夏玉米是淮河流域最主要的粮食作物之一.为研究夏玉米全生育期蒸散估算模型,反映夏玉米逐日作物系数及蒸散量的...     

智能算法及其在环境预警中的应用

智能算法具有学习非线性问题的能力,可有效优化环境模型结构与参数,是环境预警的重要工具。重点分析了遗传算法和人工神经网络的相关特征,并以太湖蓝藻水华预报预警为例,介绍其在提高环境模型精度中的应用。     

城市PM2.5扩散网络模型的研究

以复杂网络理论为基础,运用最短增广链算法构建城市PM2.5扩散的容量网络模型。通过分析城市环境中水平距离、海拔、风力等因素的作用,对PM2.5区域性扩散的物理过程进行一次有益的探索。西安市近期空气监测数据的实证分析显示,预测值与监测值基本吻合。同时,模型输出揭示了西安市PM2.5的扩散途径。     

t分布受控遗传算法优化BP神经网络的PM2.5质量浓度预测

根据齐齐哈尔大学监测点2014年3—5月PM2?5质量浓度及其对应的每小时的气象因素、气体污染物浓度,建立基于t分布受控遗传算法的BP神经网络模型（ BPM?TCG）,对PM2?5质量浓度进行模拟预测。并将其与BP神经网络模型、遗传算法优化BP神经网络模型（ BP?GA）进行对比分析。3种模型预测结果表明：BPM?TCG模型预测精度最高,泛化能力最好。 BPM?TCG模型对PM2?5质量浓度的准确预测为预防和控制PM2?5提供依据。     

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。     

融合多源时空数据的地下水硫酸盐预测模型

准确预测地下水SO₄ ^2-空间变化趋势对改善地下水质量、提高区域地下水管理水平具有重要意义.以2011、2014、2017和2020年叶尔羌河流域平原区土地覆盖数据、土壤参数数据、数字高程数据等多源时空数据和地下水pH值为特征变量,分析其与地下水SO₄ ^2-浓度的相关性,利用贝叶斯优化算法优化随机森林回归,建立BOA-RFR模型,并基于BOA-RFR模型对特征变量进行重要性分析,对模型预测精度进行评价,最后生成地下水SO₄ ^2-预测图.结果表明,pH值、地面高程（GE）和贡献区荒地（BAR）面积占比作为影响地下水水化学组分的重要参数,与地下水SO₄ ^2-浓度均呈现极显著负相关,对地下水SO₄ ^2-浓度预测的重要度均大于25 %;地统计插值方法作为空间分布预测建模的辅助手段,加入辅助样本后的BOA-RFR模型,地下水SO₄ ^2-浓度预测的R²均大于0.96,且多辅助样本构建模型的RMSE和MAE最大值较少样本模型的最小值分别降低了4.7 %和23.8 %;在地下水SO₄ ^2-浓度预测中,高SO₄ ^2-地下水向叶尔羌河流域平原区东北部富集,且面积呈扩张趋势.     

生命线工程网络系统抗震可靠性分析方法综述

生命线工程系统地震反应分析的一个重要任务是计算系统的抗震可靠度,因此,寻找一种高效合适的系统可靠性分析方法至关重要.对生命线工程网络系统抗震可靠性分析中目前常用的几种算法进行了系统的比较、分析和综述.     

基于元胞遗传算法的多目标应急资源配置

为解决不同灾情下多目标多周期灾后救援问题,减少受灾损失,对灾后应急资源配置进行研究。从物流成本和系统损失2个方面最小化救灾行动的成本和最大化有限救灾资源的分配,建立基于路况的多目标应急资源配置模型,将帕累托前沿和超体积作为元胞遗传算法的求解性能指标,开展元胞遗传算法与遗传算法对模型的求解对比实验。结果表明:元胞遗传算法能较好地求解多目标多周期应急资源配置模型,且求解性能比遗传算法更好;通过对模型的求解,可为决策者基于不同灾情下的应急决策提供参考。     

基于虚拟力的危化品仓储堆垛定位校正算法

超宽带定位技术作为一种室内高精度定位技术是解决危化品仓库堆垛贮存状态安全监测的有效方法,但在仓库非视距环境中,存在定位精度不足的问题,无法满足堆垛“五距”安全的监管要求。针对此问题,从UWB信号的信道模型和定位精度影响因素出发,利用高斯滤波消除了参考点在定位过程中由于系统和环境带来的随机误差影响,建立了参考点误差矢量库,并提出了一种虚拟力校正算法,利用建立的矢量库来对待测标签进行矢量补偿,达到提高定位精度的目的。实验表明,该方法可以提高危化品仓储堆垛定位精度,适用于监测危化品仓储状态。