内陆水体后向散射系数模拟研究

在利用半分析方法结合光学闭合原理模拟水体后向散射系数的过程中,参考波长的选择对最终结果有较大影响.为了得出最佳参考波长的影响因子,利用太湖、巢湖和滇池的野外实测数据,对后向散射系数进行模拟,进而分析水体的最佳参考波长与其对应的水质参数浓度之间的变化规律.同时,建立了太湖、巢湖和滇池水体的后向散射系数曲线的幂函数光谱模型,获得的光谱指数分别为2.643±0.317、 2.719±0.242、 1.638±0.534.结果表明：①以整个湖泊为研究对象时,最佳参考波长随着湖泊水体中总颗粒物浓度c_SPM、有机颗粒物浓度c_SPOM和叶绿素浓度c_CHL平均值的增大而向长波方向移动,太湖、巢湖和滇池水体的最佳参考波长分别为695、 720和730 nm;②以单个湖泊的各个样点为研究对象时,由于内陆湖泊光学特性的复杂性,最佳参考波长的影响因子存在一定差异,但c_SPM是一个共同的影响因子.此外,过高的c_CHL将削弱水质参数浓度与最佳参考波长间的规律性;③在以无机颗粒物为主的水体中,后向散射系数与总颗粒物浓度之间存在更好的相关性,如在太湖水体中,R²达到0.852.     

混合物质谱的简单分类算法

有毒化合物质谱分类是以光谱数据的数值特性为基础的。这此数据的计算机分类提供了各种参数,用以确定属于有毒化合物中某一类的对应化合物。质谱数据的简单分类算法常被用于自相关变换质谱的主分量建模。主分量的有效值为相互确认为确定。对环境空气中１１９种被监测的有毒化合物,有色谱－质谱联用的试验和校正数据所得到的４类预报正确率为７６．５％。     

基于可公度法的航材故障预测

介绍了可公度性的概念和可公度信息预测理论。应用可公度信息预测理论,以故障时间窗口期为研究对象,对航材故障预测进行了初步探索,进而建立了一种较为实用的预测模型,并且给出了具体算例,验证所建模型的科学性和有效性。通过与指数平滑法预测模型对比可看到可公度预测模型精度更高且计算模型更为简单,为航材故障次数预测提供了一种解决方案。进而可以更好地应用在实践当中,提高航材管理水平,保障飞行任务的完成。     

上、下悬窗阻风能力对比研究

环境风会改变排烟窗附近的烟气流向和速度,影响建筑内烟气流动,进而导致建筑自然排烟效率受到影响。采用数值模拟方法,对比研究了排烟窗开启角度和环境风对上、下悬窗阻风能力的影响,分析了不同开窗角度下,悬窗进风量和进风区域随开窗角度和风速的变化规律。结果表明:上、下悬窗相对进风量与开窗角度均成指数关系,但上悬窗阻风能力弱于下悬窗,上悬窗开窗角度大于45°后即失去阻风能力,而下悬窗开窗角度大于75°后才逐渐失去阻风能力,且开窗角度小于30°时,下悬窗至少能比上悬窗多减少50%空气进入室内。上悬窗开窗角度小于56°时,主要进风区域为近窗下侧水平区域;下悬窗开窗角度小于30°时,主要进风区域为窗体两侧及远窗下侧竖直区域,随着开窗角度增大,上、下悬窗主要进风区域均过渡到远窗下侧竖直区域。窗体用于日常通风时建议优选上悬窗。若要用于排烟,则应首选下悬窗,开窗角度15°即可满足阻风要求,若选用上悬窗,开窗角度不宜大于45°。     

机场终端区飞行流量的优化算法研究

为解决繁忙机场飞行终端区的交通拥挤问题,研究了遗传算法在跑道分配和飞机排序中的应用。建立多条跑道多架飞机的数学模型,使用遗传算法仿真计算寻求飞机进场总延迟时间最小的排序方案,并与传统的先到先服务算法进行了对比。结果表明:遗传算法与先到先服务排序相比较,总延迟时间减少了53%,说明了该算法排序结果明显优于先到先服务的排序结果。遗传算法具有全局寻优,且优化效率高的特点,有助于空中交通流量管理优化方案的建立。     

模式搜索算法在毒气泄漏中的源强反算

基于泄漏源下风向的浓度监测数据并结合大气扩散模式建立反算模型,以确定泄漏源的位置和强度。以扩散模式仿真的浓度数据与监测数据的匹配度作为目标函数,将反演问题转化为优化问题,利用模式搜索算法迭代优化。以高斯模型为例验证了算法的可行性,结果表明利用探测器提供的测量浓度值,模式搜索算法能够在较短时间内搜索到最优解,在计算复杂性或时间上较梯度型算法和智能优化算法有一定优势。该算法能够及时而准确地反算出泄漏源强度和位置,为事故的应急响应与救援提供依据。     

基于遗传算法的可持续土地利用动态规划

在建立和求解多目标可持续土地利用动态规划模型过程中,采用遗传算法并结合多目标模糊优选理论处理多目标土地利用结构优化问题。其详细步骤为：在分析区域特征基础上构建时间序列;通过现状分析设置土地利用类型决策变量,确定优化目标和约束条件,构建土地利用结构多目标优化模型;用灰色GM(1,1)预测模型对土地利用结构优化多目标模型参数进行预测;用遗传算法多目标优化方法对土地利用结构优化模型求解得pareto解集;最后运用多目标模糊优选动态规划方法对规划期内各时间段的pareto解集进行模糊动态优选,以最大优属度判定原则确定出最优决策序列。自贡市的实例表明,该方法有助于解决多目标协调问题,并通过提供多方案选择性,从而使规划更具灵活性,同时又便于充分吸纳公众参与,减少规划中的不确定性,增加规划的科学性、现实性和可操作性。     

事故灾难类重大突发事件情景构建概念模型

近期重特大事故灾难频发,表现出我国安全管理水平和应急处置能力依然不足。为引导地区或企业有序地开展应急准备工作,设计了事故灾难类重大突发事件情景构建概念模型,分析了概念模型中的“机会窗”和“准备效益”等重要理念,总结了概念模型在我国当前阶段的重要指导意义。最后,以某化工园区为真实背景,开展了生产安全事故情景构建的原型研究,证明了在事故灾难领域开展情景构建的实际价值。     

一种PM_(2.5)辅助监测系统的设计与实现

为解决目前国内外PM2.5监测仪器价格昂贵,运行成本高,单点负责区域大,监测点少的问题,提出以国家监测网络为基础,以低成本、高精度为特点的PM2.5辅助监测方法。系统采用DSM501A作为PM2.5浓度采集传感器,完成粒子数量浓度到质量浓度的转换,通过在一定区域内布置监测终端,并借助于GPRS网络和参数曲面构建方法,建立了一定区域内PM2.5质量浓度网络图,填补了国家监测点间的监测盲区,并利用高斯消元法建立了从历史数据到未来浓度的预测算法。实验结果表明:实测数据与国家监测点数据基本一致,具有广阔的应用前景。     

基于自适应遗传小波神经网络的水质评价建模

水环境污染过程的非确定性和非线性,使得传统的水质评价方法存在局限性。为了提高水质评价的准确性,提出了一种基于改进小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的水质评价模型。采用自适应遗传算法(adaptive genetic algorithm,AGA)对小波神经网络的初始权值进行优化,再通过小波神经网络算法对网络进行训练,最后对训练好的网络展开测试。仿真结果表明,自适应遗传算法和小波神经网络的结合提高了网络的训练效率,该方法可以用于水质评价建模,并且评价结果具有较高的精度和准确性。