秦岭保护区群生物多样性及其保护与发展研究

根据秦岭保护区群的生物多样性和保护管理现状 ,提出了加强保护区群生物多样性保护和促进保护区发展的对策 ,其主要措施为 :一、合理划分和调整功能区 ;二、强化内部管理 ,加强对自然资源的巡护、监测 ;三、协调周边社区关系 ,积极开展社区共管工作 ;四、加强对外合作 ,积极开展科学研究 ;五、开展环境教育 ,提高全民保护意识 ;六、开展资源适度开发利用 ,增强自养能力。     

基于分布型电力系统的 PSO 优化设计

优化了传统粒子群算法,运用了混沌算法对粒子做初始化,优化了传统粒子群算法的收敛特性,并在算法的优化过程中,增加了混沌干扰元素对整体最优化极值做混沌干扰,将符合杂交几率的优化粒子做杂交处理,提高了粒子群的种类,增强了粒子群算法的搜寻水平。并通过IEEE33节点的分布型电力系统做无功优化仿真验证,通过比较,验证了优化算法的优越性与准确性。     

产教融合背景下园林专业群实训基地建设途径与实践——以新疆农业职业技术学院为例

职业教育作为一种类型教育,对产教融合提出了极高的要求,新疆农业职业技术学院园林专业群基于双高校平台建设,在产教融合实训基地建设上取得了一定的经验,本文对主要做法及实现途径予以总结研究,以期为相关专业发展及实训室建设提供参考。     

云南大理洱源西湖浮游植物功能群季节演替特征

为探讨云南大理洱源西湖浮游植物功能群特征及其与环境因子的关系,于2019年9月—2020年8月每月采集浮游植物样品及水环境指标,采用修正的卡尔森营养状态指数和浮游植物功能群分类法评价洱源西湖水体富营养化程度及探讨浮游植物的季节演替特征。结果表明：洱源西湖为低透明度且浊水状态的富营养化水体;研究期间共镜检鉴定出浮游植物7门72属,划分为23个浮游植物功能群,其中MP[颤藻(Oscillatoria sp.)]、S1[伪鱼腥藻(Anabaenopsis sp.)]、H1[鱼腥藻(Dolichospermum sp.)]和SN[拟柱胞藻(Cylindrospermopsis sp.)]为优势功能群,其均为蓝藻门的丝状藻类;秋季浮游植物主要以颤藻、拟柱胞藻为主,冬季和春季主要以伪鱼腥藻和颤藻为主,而夏季主要以颤藻和鱼腥藻为主;冗余分析结果显示,洱源西湖浮游植物功能群演替的关键环境因子为水温、pH、正磷酸盐浓度与可溶性总磷浓度,尤其是可溶解性磷(主要为PO₄^3--P)浓度变化促成了优势功能群的季节演替。洱源西湖的富营养化状态为丝状蓝藻占优势且藻类结构单...     

提高GPS定位精度的群调度滤波算法*

为解决现行安全生产科技领域中全球定位系统（GPS）/惯性导航系统（INS）融合系统容易产生较大时变误差的关键问题,满足GPS定位信号的精度和信号数据处理时间的要求,提出1种群调度滤波算法,通过实验仿真,分别与模糊算法、机器学习算法及卡尔曼滤波网络算法进行比较研究。结果表明:群调度滤波算法兼顾了定位精度与数据处理时间,具有较大优势,可在航空安全、船舶安全、应急监测、灾后抢险等安全科技领域广泛应用。     

基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机的岩爆倾向性预测

为有效预测岩爆灾害发生烈度,提出一种基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机(H-PSO-SVM)岩爆倾向性预测模型。根据岩爆发生机制,在分析岩爆发生的主要影响因素的基础上确定出评判指标;综合考虑模糊层次分析法(FAHP)所得主观权重和熵权法所得客观权重,应用调和平均数概念,构建组合赋权准则;引入遗传算法交叉、变异操作改进传统粒子群(PSO)极值跟踪和粒子更新方法,建立H-PSO-SVM岩爆倾向性预测模型。利用国内外已有工程实例数据进行50次随机抽样试验,对比分析H-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型等预测结果。结果表明:H-PSO-SVM模型应用于岩爆工程实例预测具有可行性和适应性,模型预测的准确率高于其他模型,且预测结果更稳定。     

基于主成分和粒子群优化支持向量机的水质评价模型

水质的评价是治理水污染必不可少的工作。为了准确、快速地对水质进行评价,利用主成分分析法从水质监测常见的多个物化指标提取出主成分,然后将主成分作为支持向量分类机的输入,利用历史数据进行水质评价训练并用粒子群算法优化参数,构造出水质评价模型,将从物化指标中得出的主成分代入此模型即可得到水质类别。最后,选取水质监测点实测数据进行试验,结果表明,模型的水质评价结果准确且稳定。     

基于汶川8.0级强震记录的近场地震动特征分析

在汶川8.0级大地震中,国家数字强震动台网布设在龙门山断裂带及其周围地区的50多个台站获得了大于100 Gal的加速度记录。选取其中断层附近11个台站的加速度记录,分别进行了地震反应谱分析和基于正交化HHT法的能量分布特征分析,通过对竖向与水平向加速度峰值比、竖向与水平向加速度反应谱比值,以及能量分布和峰值系数的分析与比较,探讨了汶川地震的近场地震动特征。     

采用支持向量机算法优化电化学处理油田污水的工艺参数

采用支持向量机(SVM)算法,将Box-Behnken设计法与支持向量回归算法(SVR)实验参数优化软件相结合,优化电化学去除油田污水COD的工艺参数。通过量子粒子群算法对SVM算法参数进行优化,从建立的回归模型中找到工艺参数的全局最佳点:电解时间60 min,电解电流3 A,三维电极填充料中石英砂质量695 g。模型得到的COD理论最优去除率为92.48%,验证实验得到的COD去除率为91.43%。