区域水资源开发利用程度综合评价的GPPIM

水资源开发利用程度评价是一个由多指标组成的复杂巨系统,其难点是如何合理地建立评价该系统的数学模型。当前的评价模型随着评价内容的不同而变化,精度较难控制。为解决单项水资源开发利用程度评价指标评价结果的不相容问题,提高水资源开发利用程度综合评价各层次的分辩力和评价模型的精度,论文采用大样本数据,利用投影寻踪、遗传算法、插值型曲线和水资源开发利用程度评价标准,为水资源开发利用程度综合评价建立了一种新的数学模型---遗传投影寻踪插值模型(GPPIM)。实例研究表明,GPPIM建模方法直观、可靠、精度高,既有较强的分类功能,又有较好的排序功能,可广泛应用于各种水资源问题的综合评价。     

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.     

物种多度对数正态分布模型的一种数值计算方法

物种多度分布格局是生物多样性研究的重要内容．本文针对物种多度分布的对数正态模型计算方法的缺陷,首次提出应用遗传算法计算对数正态模型参数,并与前人计算方法进行了比较,证明遗传算法具有较强的数值计算能力,对生态学中诸多非线性曲线的参数估计具有普遍意义．     

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.     

基于遗传算法的人工神经网络在降水酸度预测中的应用

在误差反向传播(Back Propagation)算法的人工神经网络结构模型的基础上，应用遗传算法训练神经网络权重，实现网络结构的优化。用优化后的BP人工神经网络建立了江西省南昌市的降水酸度预测模型。并将该模型预测结果与BP算法和多元线性回归法的预测结果进行了比较。检验结果表明：基于遗传算法的人工神经网络优于BP算法及多元线性回归法，具有良好的预测效果。     

基于模糊识别和遗传神经网络的渤海湾叶绿素a预测研究

由于海洋生态系统的高度复杂性和非线性,利用新兴的水信息学技术,包括模糊模式识别、遗传算法、人工神经网络等构建渤海湾叶绿素a预测模型.以渤海湾实测水质数据为依据,利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而避免陷入局部最优解,构建GANN叶绿素a预测模型.模型预测的均方根误差为3.81 μg/L,仿真...     

基于优化算法的辐射计折射率剖面反演

介绍了利用双通道地基微波辐射计,基于神经网络和遗传算法结合的晴空大气剖面反演研究工作,神经网络算法反演折射率干项,遗传算法反演折射率湿项,使用青岛地区历史探空数据仿真表明,两种算法相结合反演的大气折射率剖面与探空数据吻合较好.     

厦门市多水源多目标联合配置研究

通过遗传算法和权重系数法,兼顾地表水、地下水等多种水源以及供水能力、供需关系等约束条件,构建厦门市多水源联合配置模型,研究经济、社会、生态等多种目标条件下,各行政区多种水源的联合配置优化方案。结果表明:在特枯水年只有优先考虑社会效益方案才能达到较高的生活用水保证率;常规开采地下水条件下,岛内思明和湖里两区以配置九龙江的外调水为主,岛外其他四区以配置本地地表水和地下水为主;开采地下水储存资源作为应急供水水源可大幅提升供水安全保障程度,但也改变了各区的供水结构,地下水供给占比大幅提升。研究表明,可以利用遗传算法面向不同目标对多种水源进行合理配置,地下水能够在保障供水安全中发挥更大作用。     

强降雨导致的建设工程安全事故人因分析HC-GC模型

为降低强降雨导致建设工程安全事故发生率，有效解决该类安全事故人因分析复杂问题，提出新的安全事故人因分析模型方法。基于人为因素分析与分类系统(HFACS),建立包括6层24个因素的建设工程强降雨事故(CPHRA)框架模型(HC);联用遗传算法(GA)优化连续关联规则挖掘算法(CARMA)(GC)分析人为致因关联，绘制事故人为致因链；选取150起强降雨导致建设工程事故典型案例进行模型验证与应用分析。结果表明：优化后的人因分析HC-GC模型具有更优的性能与效率；在事故人因链中，政府安全主管部门监督不足与企业安全文化缺失是深层次因素，现场违规监管与现场安全管理漏洞是主要连接因素，技能水平低与失误违章会进一步强化事故负反馈，事故上报与响应不及时是强降雨导致建设工程事故扩大蔓延最直接原因。     

考虑灾民公平偏好心理的应急物资调配研究

为探究灾后初期应急物资调度过程中不同灾区之间资源分配不公平的影响，引入不公平厌恶效应模型，量化灾民公平偏好心理，综合考虑成本因素，构建公平效用最大、综合物流配送成本最小的多目标应急物资调配模型。设计NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解，以汶川地震为案例分析验证模型的有效性。结果表明，该模型能有效保障灾区的物资满足率和公平性，公平损失与效益损失之间是悖反关系，效益比公平更为敏感，决策者可以根据自身对公平损失和效益损失的偏重程度合理规划调度方案，确保应急救援的顺利进行，稳定灾民的心理情绪。研究成果对灾后初期多受灾点多配送中心的应急物资调配决策问题提供技术支持。