基于GA优化的灾情评估普适公式

为建立适用于多种灾情的评估指数公式,运用遗传算法,优化公式中的参数.该公式对于分级指标项数没有限制,使用范围广泛.应用该公式对1990年我国部分省市发生的9次自然灾害进行等级划分,并与其它方法的评估结果进行比较,验证了公式的正确性.     

区域环境质量的层次模糊综合评价模型及应用

本文在模糊综合评判方法中引入层次分析法,对区域环境进行综合评价。在综合评判中,利用层次分析原理给各因素赋权,具有定性与定量相结合的特点。实例表明,该模型为区域环境质量综合评价提供了一条新的途径。     

基于鱼群算法优化的水质指数普适公式

在选取各项指标的“设定值”基础上，提出了一个适用于多项污染指标的水质评价的幂函数加和型综合指数公式。采用鱼群算法优化公式中的参数，得出优化后适用于多项指标的水质综合评价普适指数公式。公式被应用于多个实例分析计算，并与其它多种评价方法评价结果相比较，结果表明：该公式不受污染物种类和数目多少的限制，计算简便、快速，具有可比性、通用性和实用性。     

适用于多指标的水环境质量评价的普适指数公式

在适当设定水质指标的“基准”值情况下,用相对于“基准”值的指标相对值替换对数形式的指数公式中的水质指标值,采用遗传算法优化不同指标的指数公式中的参数,得到对多项指标通用的水质普适指数公式;并用折衷型激励功效函数将单项指标的指数加权为综合指数。公式的正确性已被用于多处水质评价检验所证实。该公式形式简单,易于计算,使用方便;具有客观性、可比性和通用性。     

四川旱涝震灾害的人工神经网络外推预测

选取旱，涝，震灾害之间的一步转移概率作为Ｂ－Ｐ人工神经网络训练样本的输入信息，建立了四川旱，涝，震的人工神经网络灾型预测模型。Ｂ－Ｐ网络模型应用于实侧预测结果与用主分量分析法的趋势预测结果精度接近。     

基于神经网络B—P算法的雹云识别模型及其效果检验

本文根据成都、内江和泸州等地的雷达回波和部分探空资料，应用神经网络Ｂ－Ｐ算法建立了不同地区的３参数和４参数雹云识别模型，并对模型进行了分析和效果检验。结果表明：该模型不仅能得到较高的拟合率和预报准确率，而且由于Ｂ－Ｐ网络具有自组织，自学习和自适应的能力，与其它方法相比具有一定的优越性。     

指标规范值的未确知测度模型用于地表水水质评价

为减少未确知测度函数的设计数目并使之规范化,提出在对地表水24项常用指标适当设定参照值和对指标值进行规范变换基础上,按地表水指标各级标准规范值的接近程度,将指标归为3类,同类指标设计为相同的测度函数。并将指标规范值的未确知测度模型应用于地表水水质评价。结果表明:与传统的未确知测度模型相比较,该模型不仅极大地减少了未确知测度函数的设计数目,使评价过程简单、实用,而且测度函数设计更加规范化。