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11.
以西南地区威远县为例,从社会、经济、生态、水资源和页岩气开发5个方面构建水资源承载力评价指标体系及分级标准,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化BP(back propagation)神经网络,形成GA-BP神经网络组合模型,对研究区2014—2019年的水资源承载力状态进行评价.结果表明:使用... 相似文献
12.
为了减少滑坡造成的损失,提高滑坡预测的准确性,通过搭建灾害模拟平台获得滑坡的实验数据,在获得多组模拟实验数据后,分析各变量的特性。首先,通过层次分析(Analytic Hierarchy Process,AHP)算法,对滑坡进行危险度划分;然后,通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)建立模型,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)再优化SVM参数,提出1种层次分析法与GA-SVM相耦合的模型。研究结果表明:AHP方法划分后的数据,通过GA与SVM结合建立的模型精度较好,实验预测结果与实际结果较为吻合,与单一SVM相比,精度更高,结果更好,更加适用于多变量的复杂非线性滑坡预警。 相似文献
13.
传统的汽车零部件渐变可靠性演化分析方法在分析上准确度较低,为此设计一种基于遗传算法的汽车零部件渐变可靠性演化分析方法。建立可靠性指标以及故障类型分布函数,选取合适的疲劳理论,判断零件形变的等效应力,并采用累积损伤法预测某一汽车零部件所产生的疲劳损伤,计算零部件临界失效状态,采用遗传算法确定汽车零部件剩余寿命,以此完成基于遗传算法的汽车零部件渐变可靠性演化分析。实验对比结果表明,此次设计的基于遗传算法的汽车零部件渐变可靠性演化分析方法比传统分析方法分析准确度高,很好的反应车辆在磨损状态下可靠性变化情况,为车辆零件的磨损渐变可靠性提供理论参考。 相似文献
14.
NSGA Ⅱ在应急物资储备库选址中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
为了更好地应对突发事件,应做好应急物资的储备.应急物资储备库选址问题就成为优化应急物资储备的关键.应急管理中的应急物资储备库选址涉及到多方面的因素,已不是简单的单目标决策问题.针对此问题,构建了选址模型,并且引入NSGAⅡ解决模型中的多目标优化问题.求解后得出一系列Pareto最优解,其解空间分布均匀,并且具有良好的收敛性和鲁棒性,决策者可以根据实际情况从中选取最合适的解.对某应急物资储备库选址问题进行了讨论,结果证明此方法具有一定的实用性. 相似文献
15.
引入投影降维的思想,将遗传投影寻踪与回归分析技术运用到城市环境质量评价中。将此技术与神经网络方法进行实例比较,投影寻踪回归方法不但可以合理地作出环境质量的综合评价,而且消除了神经网络方法中类别判断不够精确的影响。 相似文献
16.
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。 相似文献
17.
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。 相似文献
18.
中国南方塑料大棚气象灾害风险区划 总被引:8,自引:0,他引:8
利用中国南方地区15个省市自治区160个气象观测站台1990-2009年的气象资料,综合考虑气温、光照、风速、降水等主要致灾因子,并根据这些数据建立了基于实数编码的加速遗传算法的南方塑料大棚气象灾害的投影寻踪等级评价模型,计算出南方塑料大棚的气象灾害月份和季节的风险等级,并按季节进行了风险区划。结果表明:春季四川盆地地区气温回升较快,有利于设施作物生长,风险最低,重庆、贵州等地由于由于太阳总辐射低,设施作物易受到寡照灾害,风险等级最高;夏季沿海地区暴雨、台风等自然灾害频发,对设施结构有较大影响,有较高的风险;秋季高灾害风险等级分布较少,以低风险为主;冬季以北纬25°为分界线,北部地区气温低、热量条件缺乏,不适宜塑料大棚发展,南部地区则相反,风险低。我国南方秋季西部地区、冬季南部地区及春夏两季的四川盆地地区的气象灾害风险最小,适合塑料大棚的发展,研究结果为我国南方塑料大棚发展的合理布局和气象灾害防御提供参考。 相似文献
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20.