基于遗传算法的支持向量机预测有机物自燃点的研究

根据定量构效关系(QSPR)原理,研究自燃点(AIT)与其分子结构间的内在定量关系。以265种有机化合物作为样本集,随机选择238种作为训练集,27种作为测试集,用遗传算法(GA)进行变量选择,分别建立多元线性回归(MLR)模型和支持向量机(SVM)模型研究有机物的自燃点与其分子结构间的关系。通过分析,发现造成模型预测效果不佳的原因是试验数据本身存在问题。通过对2个模型的比较,结果为GA-SVM模型明显优于GA-MLR模型,说明自燃点与其分子结构间具有很强的非线性关系。     

基于在线检测信息的储罐底板腐蚀状态智能评价方法

为了解决利用声发射在线检测技术对储罐底板腐蚀状态进行评价时,主要依赖检测人员经验的问题,使该项技术能更好地推广和应用,利用储罐底板在线检测的声发射信息和外观检查信息,并根据相关标准及专家经验,确定与储罐底板腐蚀状态相关的表征因素。采用遗传算法(GA)改进贝叶斯网络(BN)搜索方法,建立基于GA的BN智能评价方法。针对声发射在线检测信息和外观检查信息,分别建立基于标准用声发射因素、基于声发射因素和综合考虑声发射因素和外观检查因素的基于在线检测信息的储罐底板腐蚀状态评价模型。通过对测试样本的评价,对比声发射检测专家评价结果,其中基于在线检测信息的储罐底板腐蚀状态评价模型的准确率为96%,该模型能够对储罐底板腐蚀状态进行可靠的智能评价。     

灌区河道串联闸群防洪优化调度

针对河道串联闸群防洪优化调度的特点,详细推导了河道串联闸群防洪调度的洪水演算公式,明确了关键计算环节,建立了串联闸群防洪优化调度模型,应用水力学圣维南四点隐式差分法和遗传算法相结合对模型进行求解。采用VB6.0开发了人机交互的闸群防洪调度系统。通过实例计算,验证了河道串联闸群防洪优化调度方案的合理性,可为河道串联闸群防洪调度提供参考。     

基于遗传算法优化BP神经网络的水生态修复原位控浊混凝投药预测

暴雨过后河湖浑浊度急剧升高,严重干扰了河湖水生态修复工程中沉水植物的恢复和重建。针对水生态修复原位混凝控浊过程中混凝剂选型和投加量难以确定的问题,对模拟河湖浑浊水样进行混凝实验并构建混凝预测数据集,采用BP神经网络模型对混凝剂投加量进行预测,并结合遗传算法对模型进行优化。基于混凝实验结果,选取综合混凝效果更佳和成本更低的混凝剂(硫酸铝),和不同投加量间混凝效果存在显著差异的混凝剂投加量范围在0～30 mg/L的混凝数据进行混凝预测模型的训练。结果表明：1)BP神经网络回归模型性能(R²=0.78)优于多元非线性、多元线性回归模型和BP神经网络分类模型,88.67%的样本预测绝对误差<5 mg/L;经遗传算法优化后,模型R²提升至0.86%且95%以上的样本预测绝对误差<5 mg/L,说明遗传算法有效提升了模型的预测精度和预测稳定性。2)混凝剂投药梯度是除建模数据量之外另一个影响模型性能的重要因素,在实际工程应用中,应尽可能增加建模数据量和降低投药梯度,以提高混凝投药预测模型性能。研究结果可为水生态修复原位混凝控浊过程中混凝剂种类和...     

基于遗传算法优化的大气质量评价的污染危害指数公式

基于污染危害率概念,提出了大气环境质量评价的污染危害指数计算公式和新的因子赋权法．指出用污染物的浓度相对值代替其监测值,公式中的参数可认为不随污染物种类和数目而改变．采用遗传算法对公式中的参数进行优化,得到了适用于多种污染物的大气质量评价的污染危害指数计算公式应用该公式对实例评价的结果与用其他多种方法评价结果进行了比较结果表明,该公式用于大气环境质量评价的物理意义明确、普适性强、计算简单、使用方便．     

区域水战略方案选优的动态组合评价模型研究

水安全危机是人类进入新世纪以来在生存及发展方面所面临的最严重挑战之一。研究科学合理的水安全战略成为区域可持续发展的重大课题。针对区域水战略问题涉及众多因素且各因素之间动态关联的特点,提出了基于水战略方案优选的兼容度极大化动态组合评价模型（CMM—DCEM）,并将其成功地应用于我国广东省北江下游及其三角洲地区水安全战略方案优选评价。评价结果及模型基于不确定性的敏感性分析结果证明：CMM—DCEM实现了主、客观赋权方法以及单一评价模型的融合,使用实码加速遗传算法求解目标函数,克服了传统的组合评价方法计算繁琐的不足,评价过程更加科学合理。     

提高洪水智能预报中洪峰预报精度方法的研究

针对防洪减灾的实际需要,对如何提高智能网络对洪峰的预报精度问题进行了深入系统的研究,提出了峰值放大修正系数和遗传算法优化网络初始权重相结合的改进算法,历史资料的检验结果表明了这些改进策略的有效性和可靠性.     

基于遗传算法的生命线工程网络抗震优化设计

进行网络抗震可靠性分析的目的,不仅在于定量评价生命线工程网络系统的抗震性能,更重要的是利用这种分析工具指导网络抗震性能的优化设计。以无向边权网络系统为分析对象,分别以管网造价和系统抗震可靠度作为优化目标和约束条件,建立网络系统拓扑优化模型,利用递推分解算法作为网络系统抗震可靠性分析工具,并引入系统单元的灵敏度分析,采用遗传算法求解网络系统的拓扑优化问题,从而发展了一类工程网络抗震优化设计方法。实例分析结果表明,网络系统拓扑结构与系统可靠度之间有显著的正相关关系。     

BP神经网络和遗传算法在乳酸菌发酵参数优化中的应用

为提高短乳杆菌L2菌株γ-氨基丁酸(GABA)的产量,建立了一个反映因素与产量之间的非线性关系模型.运用Plackett-Burman设计、中心组合试验设计(CCD)对MRS培养基组成和培养条件进行了优化,筛选出4个影响发酵的关键因素:蛋白胨、葡萄糖、谷氨酸钠、初始pH.在此基础上,采用误差反向传播神经网络(BPN)和遗传算法(GA)确定了4个关键因素的适宜参数:蛋白胨21.185 g/L,葡萄糖3.857 g/L,谷氨酸钠48.948 g/L,初始pH 4.05.最终使短乳杆菌L2菌株的GABA产量达到了27.765 g/L,比原始MRS培养基的13.452 g/L提高了106.4%.研究表明利用BPN-GA方法进行发酵条件优化是一种行之有效的途径.