不同优化模型在餐厨垃圾厌氧消化中的应用与比较

采用正交试验设计,响应面设计以及基于BP神经网络的遗传算法模型,对餐厨垃圾厌氧消化产沼气的操作参数进行优化,并比较分析这3种模型的优化效果。结果表明,采用正交试验设计模型,当接种比、含固率、初始pH分别为3、8%和9时,沼气产量最大,实际产量为1 015 mL/gTS,并且这3个因素对产气量的影响顺序为接种比>初始pH>含固率;采用响应面设计模型,当接种比、含固率、初始pH分别为2.42、8.62%和8.49时,最大沼气产量为1 049.85 mL/gTS,实际产量为1 029.5 mL/gTS,接种比对产气量的影响极其显著;采用基于BP神经网络的遗传算法模型,当接种比、含固率、初始p H分别为2.66、8.06%和8.87时最大产气量的预测值和实测值分别为1 085.8 mL/gTS和1 067.25 mL/gTS,实测值分别比正交设计模型和响应面设计模型的实测值提高5.15%和3.67%,表明在餐厨垃圾厌氧消化产沼气参数优化实验中,采用基于BP神经网络的遗传算法具有更高的准确度。     

基于遗传神经网络的除湿机故障诊断与寿命预测

目的识别除湿机的性能状态和预测吸附剂的剩余寿命。方法针对除湿机故障过程缓变的特点,提出一种基于数据驱动的遗传神经网络模型。首先,为解决设备失效程度划分模糊的问题,由5个热力参数组成反映吸附剂劣化程度的特征向量,关联分析得到除湿机的5类故障模式。其次,利用遗传神经网络建立状态参数和故障模式的映射关系。最后,对表征设备吸附能力的主参数进行外推预测。结果训练好的诊断网络可准确地识别出设备的劣化程度及其演变过程,预测网络的预测精度非常高。结论该方法可有效地实现对除湿机的故障诊断与预测。。     

存在不确定灾害点的交通运输网络应急车辆调度研究

灾害的发生往往具有不确定性,容易造成意想不到的损失,对于未来灾害点的预防是很有必要的。由于各受灾点对应急资源的需求量不同,交通运输网络中的应急车辆调度能否及时对救灾也是至关重要的。对一般的应急车辆调度模型进行改进,结合实际中发生的灾害点及预测未来可能发生的灾害点,建立了以带权重响应时间成本最小和应急物资未满足量最少为目标函数的应急车辆调度模型,并提出了基于遗传算法的模型求解方法,最后通过实例计算分析验证了模型的有效性和实用性。该模型可以在灾害发生前后为应急车辆的调度提供参考。     

路面径流水环境下交通承载力分析

为了对路面径流水容许污染总量控制下的交通承载力问题进行探讨,利用神经网络具有的非线性映射能力和遗传算法具有的全局随机搜索能力,结合公路路面径流水质检测数据,提出了一种基于遗传神经网络进行公路交通环境承载力反计算的分析方法,应用该方法可根据路面径流水质污染数据反演出路段交通量大小,并可据此进行交通量与路而径流水质污染的关...     

一种求解铁路应急供应车站选址问题的优化算法

针对铁路应急物资供应车站的选址问题,采用遗传算法并引入免疫系统中抗体多样性的维持机制的策略,提出了一种新的进化算法——免疫遗传算法。首先,确定各个需求车站的实际需求,然后在保证应急救援尽快展开的前提下,以区域中各个应急供应车站到需求车站的需求量与路程之间的乘积之和最小为目标,建立了一个铁路应急供应车站选址的模型,运用免疫遗传算法求解。最后,通过算例表明了模型的可行性和有效性。     

NSGA Ⅱ在应急物资储备库选址中的应用

为了更好地应对突发事件,应做好应急物资的储备.应急物资储备库选址问题就成为优化应急物资储备的关键.应急管理中的应急物资储备库选址涉及到多方面的因素,已不是简单的单目标决策问题.针对此问题,构建了选址模型,并且引入NSGAⅡ解决模型中的多目标优化问题.求解后得出一系列Pareto最优解,其解空间分布均匀,并且具有良好的收敛性和鲁棒性,决策者可以根据实际情况从中选取最合适的解.对某应急物资储备库选址问题进行了讨论,结果证明此方法具有一定的实用性.     

响应面法和神经网络优化Acinetobactersp．DNS32发酵基质

为了提高阿特拉津降解菌Acinetobactersp．DNS32的产量，分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分（玉米粉、豆饼粉、K：HPO。）进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39．494g／L，豆饼粉25．638g／L和K。HPO。3．265g／L时，预测发酵活菌最大生物量为7．079×10^8CFU／mL，实测量为7．194×10^8CFU／mL；人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39．650g／L，豆饼粉为25．500g／L，K2HPO4为2．624g／L时，预测最大值为7．199×10^8CFU／mL，实测量为7．244×10。CFU／mL；最终确定培养基配方：玉米粉为39．650g／L，豆饼粉为25．500g／L，K2HPO4为2．624g／L，CaCO3为3．000g／L，MgSO4·7H2O和NaCl均为0．200g／L；优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36．6％。结果表明，在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面，响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的，基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。     

遗传投影寻踪回归在城市环境质量评价中的应用

引入投影降维的思想,将遗传投影寻踪与回归分析技术运用到城市环境质量评价中。将此技术与神经网络方法进行实例比较,投影寻踪回归方法不但可以合理地作出环境质量的综合评价,而且消除了神经网络方法中类别判断不够精确的影响。     

中国南方塑料大棚气象灾害风险区划

利用中国南方地区15个省市自治区160个气象观测站台1990-2009年的气象资料,综合考虑气温、光照、风速、降水等主要致灾因子,并根据这些数据建立了基于实数编码的加速遗传算法的南方塑料大棚气象灾害的投影寻踪等级评价模型,计算出南方塑料大棚的气象灾害月份和季节的风险等级,并按季节进行了风险区划。结果表明:春季四川盆地地区气温回升较快,有利于设施作物生长,风险最低,重庆、贵州等地由于由于太阳总辐射低,设施作物易受到寡照灾害,风险等级最高;夏季沿海地区暴雨、台风等自然灾害频发,对设施结构有较大影响,有较高的风险;秋季高灾害风险等级分布较少,以低风险为主;冬季以北纬25°为分界线,北部地区气温低、热量条件缺乏,不适宜塑料大棚发展,南部地区则相反,风险低。我国南方秋季西部地区、冬季南部地区及春夏两季的四川盆地地区的气象灾害风险最小,适合塑料大棚的发展,研究结果为我国南方塑料大棚发展的合理布局和气象灾害防御提供参考。     

交通系统智能决策的算法研究

遗传算法是近年来迅速发展起来的一种全新的随机搜索与优化算法，但由于其自身固有的缺陷，通常优化过程的收敛速度较慢，局部搜索能力不足，而且算法稳定性较差。而蚁群算法广泛应用在旅行商问题计算中，目前是较好的求解最短路由问题的算法之一。就其自身来说有很多优点，如正反馈性、鲁棒性和智能性，但是在寻优过程中容易陷入局部最佳的缺点。针对上述情况，将遗产算法与蚁群算法相结合，用于实际交通系统寻找最优路径的问题中，并定义了目标函数，以路径可靠性和路径长度为优化目标，寻找最合适的救灾路线。最后通过实际计算结果的对比验证，说明了该方法的有效性。