基于遗传-支持向量机和遗传-径向基神经网络的有机物正辛醇-水分配系数QSPR研究

基于遗传算法(GA)的因子筛选和支持向量机(SVM)的非线性回归,提出了1种改进的有机物定量结构-性质相关(QSPR)建模方法--遗传-支持向量机(GA-SVM),并将其用于38种食品工业常用有机物正辛醇-水分配系数(Kow)的QSPR建模.结果显示,QSPR模型选取了分子量、Hansen极性、沸点、含氧率和含氢率5种参数;模型的预测值与实测值间的误差平方和(SSE)、均方差(RMSE)和决定系数(R2)分别为0.048、0,036和0.999,表明模型具有较强的预测能力;同时,交叉验证的结果(SSE=0.295,RMSE=0.089,R2=0.995)也表明,模型具有良好的稳健性,因此,GA-SVM算法适用于对有机物正辛醇-水分配系数的QSPR建模.此外,将基于GA-SVM的QSPR模型分别与基于遗传-径向基神经网络(GA-RBFNN)和基于线性算法的模型进行了比较,结果表明,应用GA-SVM建立的QSPR模型无论从稳健性还是预测能力上都优于应用其它2种算法建立的模型,因此,GA-SVM算法比GA-RBFNN和线性算法更适合于对有机物正辛醇-水分配系数进行QSPR建模.     

基于遗传算法进行EMI滤波器电感的设计

通过电感的高频特性及其对共模插入损耗的影响分析,采用遗传算法和Ngspice仿真库设计出电感的选择方案,最后通过电路仿真和实验同时验证方案的有效性。该方案避免了对EMI滤波器高频段的复杂建模,降低了电感选择的难度,对电感元件的选择具有一定的指导意义。     

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.     

基于改进遗传算法的河流水污染源反演方法

针对河流水污染应急响应过程中污染源排放历史迟知、未知的问题,结合多种群遗传算法和自适应遗传算法,利用一维河流水质模型和水质监测数据,研究建立了基于改进遗传算法的河流水污染定量源反演方法,实现了对河流污染源排放历史的识别与重构.将该方法应用于美国特拉基河流的3个不同流量下的示踪剂实验中,对示踪剂排放历史进行定量源反演分析.结果表明：IGA算法对高、中、低不同流量下的3次示踪剂实验均可以很好的重构和识别示踪剂排放历史,对于实际河流水污染源反演分析的误差均在可接受范围内.IGA算法在河流水污染源反演分析中具有一定的可靠性和稳定性,可为河流水污染精准溯源与治理提供科学的技术支撑.     

煤炭产业国际竞争力的遗传—投影寻踪评价

根据煤炭产业发展的实际状况,提出了煤炭产业竞争力评价的指标体系。采用探索性数据分析—投影寻踪法,结合遗传算法,建立了遗传—投影寻踪综合评价模型。以全球11个主要产煤国为对象进行了实证研究,验证了该方法的科学性和实践的可行性,提出提升我国煤炭产业竞争力的对策建议。     

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。     

基于遗传-神经网络的电网流域面雨量预报方法研究

以重点水力发电厂和大中型水库为主要考量,并兼顾地形地貌和中小河流的分布特征,将广西划分为23个电网流域,研究了基于非线性的神经网络电网流域面雨量预报方法。以5-6月龙滩近库区、龙江流域等6个电网流域为例,利用遗传算法优化BP神经网络的连接权和网络结构,建立了各电网流域的遗传-神经网络电网流域面雨量预报模型。对独立样本的预报结果表明,基于遗传-神经网络的电网流域面雨量预报模型的预报能力要优于传统的逐步回归预报模型,也明显优于日本、德国数值模式预报产品所换算成的电网流域面雨量预报,并与气象部门同期制作的综合面雨量预报产品能力相当,因而,遗传-神经网络面雨量集合预报模型有较好的业务应用前景。     

基于遗传算法的袋式除尘器脉冲喷吹清灰自适应模糊控制

针对当前主流的袋式除尘器定时、定压差脉冲喷吹清灰控制技术所表现的控制效果不理想、压缩空气消耗高以及无法自动调节清灰周期等问题,提出了一种基于控制规则可调的脉冲喷吹清灰自适应模糊控制方法。研发了一种脉冲喷吹清灰控制结构模型及自适应模糊控制器,将模糊控制规则按阻力偏差的大小分为4个等级并分别引入调整因子,以阻力偏差的时间误差绝对值积分(ITAE)作为目标函数,通过遗传寻优得到最优调整因子,进而得到能够根据不同工况条件自适应调节清灰周期的模糊控制规则。实验结果表明:相较于优化前的模糊控制器,该自适应模糊控制器超调量小、响应速度提升39.5%;与定时、定压差控制相比,自适应模糊控制能够维持过滤阻力的稳定性,分别节省耗气量34.0%、5.4%。在脉冲喷吹清灰控制系统中,该自适应模糊控制方法使控制效果得到较大提高。