基于应变数线性变换的约束广义G-M估计

考虑线性变换对约束线性模型回归系数的影响问题，证明了观测数据的线性变换对于约束模型的影响可以通过一个可用两步约束最小二乘法解决的约束回归问题进行了分析，得到了回归系数的约束可估函数的约束最佳线尾无偏估计不受变换影响的充要条件。     

基于GASA算法的提前或拖期问题优化

针对企业生产的提前 /拖期问题,提出了提前 /拖期问题的数学模型,在此基础上,利用GASA混合优化策略优化之,既保留了传统遗传算法能很快达到最优值领域的优点,又通过结合模拟退火算法大大改善传统遗传算法在后期的收敛性。     

基于两阶段人工鱼群算法的U型渠道断面优化设计

渠道断面优化是控制农田水利工程成本的重要因素,已有的渠道断面优化研究以梯形渠道为主,对U型渠道研究较少。以优化U型渠道深度、圆弧半径和直线段外倾角为目标,建立以U型渠道过水断面面积最小为目标函数、满足设计流量要求的数学优化模型。根据U型渠道水力计算的复杂性,利用引入协调行为的两阶段人工鱼群算法,对渠道断面设计进行优化。优化结果满足边坡稳定等约束条件。将模型应用于连云港市赣榆区黑林镇土地整理项目,10条斗渠过水断面面积均减小,优化后占地面积共减少28.603 m~2,占原占地面积的5.0%。     

基于改进粒子群优化算法的BP神经网络在大坝变形分析中的应用

BP神经网络以其对非线性系统的强大映射能力而被广泛应用于模糊性、随机性强的大坝变形预测分析中。传统的BP神经网络由于初始权值和阈值的随机性,容易导致网络在训练过程中极易陷入局部最小值,同时存在网络收敛速度慢等缺点。针对传统算法的不足,采用改进的粒子群算法(IPSO)对BP网络的初始权值和阈值给予优化,建立大坝变形预测的IPSO-BP模型,并与PSO-BP网络模型进行对比。结果表明,改进的IPSO-BP模型具有收敛速度更快、预测精度更高的优点。该方法可供大坝安全监测和预警分析参考。     

改进的蚁群算法在溶质运移参数识别问题中的应用

非饱和土壤水分和溶质运移参数(扩散率、导水率和水动力弥散系数)取值范围较大,往往跨越几个数量级。采用传统离散化蚁群算法求解此类问题,所需节点较多,这会造成算法收敛时间较长。该文在传统蚁群算法基础上,对蚂蚁搜索路径进行改进,改进后的蚁群算法寻优路径由参数精度位数(整数位和小数位)、参数个数以及0–9十个数字构成,并将路径解码公式修改为具有判别参数正负功能的解码公式。采用改进的连续蚁群算法对非饱和溶质运移参数识别优化模型进行求解。数值模拟表明相同迭代次数下改进的蚁群算法比传统蚁群算法耗时少,算法计算时间与迭代次数满足线性关系,含水率和溶质浓度实测值与计算值吻合较好、相关性较高。     

淮河流域水资源短缺风险评估与时空分析

根据2003-2013年淮河流域五省的降水量、径流系数、人均水资源量、人均GDP、人口密度等相关数据,构建水资源短缺风险评价体系,用熵权法对指标赋值,运用可变模糊模型对淮河流域及各省的水资源短缺风险进行评估和时空差异分析。结果表明:2003-2013年间淮河流域水资源短缺风险值总体较高,且呈缓慢的增长趋势,2004年降水较少,风险值达到最高;十年间河南省风险增加最为明显,而山东省较为稳定,风险增加也最低;在淮河流域五个区域中,河南省的风险程度最高,达到3.52;江苏省、山东省次之;安徽省和湖北省相对较低,达到2.86和2.51。水资源短缺风险二级指标分析发现,危险性最强的是河南省,安徽省最小;水资源短缺易损性最强的是山东省,湖北省最小;水资源短缺暴露性最强的是江苏省,山东省最小;水资源短缺可恢复性最好的是湖北省,河南省最差。同时,所有评价指标中人口密度、人均GDP、降水量对水资源短缺风险的影响较大。     

Seepage safety monitoring model for an earth rock dam under influence of high-impact typhoons based on particle swarm optimization algorithm

Extreme hydrological events induced by typhoons in reservoir areas have presented severe challenges to the safe operation of hydraulic structures. Based on analysis of the seepage characteristics of an earth rock dam, a novel seepage safety monitoring model was constructed in this study. The nonlinear influence processes of the antecedent reservoir water level and rainfall were assumed to follow normal distributions. The particle swarm optimization (PSO) algorithm was used to optimize the model parameters so as to raise the fitting accuracy. In addition, a mutation factor was introduced to simulate the sudden increase in the piezometric level induced by short-duration heavy rainfall and the possible historical extreme reservoir water level during a typhoon. In order to verify the efficacy of this model, the earth rock dam of the Siminghu Reservoir was used as an example. The piezometric level at the SW1-2 measuring point during Typhoon Fitow in 2013 was fitted with the present model, and a corresponding theoretical expression was established. Comparison of fitting results of the piezometric level obtained from the present statistical model and traditional statistical model with monitored values during the typhoon shows that the present model has a higher fitting accuracy and can simulate the uprush feature of the seepage pressure during the typhoon perfectly.     

面向水环境的传感网虚拟距离覆盖算法

针对水面传感器随机部署时网络覆盖率较低的问题,采用了一种面向水环境的无线传感网虚拟距离覆盖算法,在保证连通性的前提下提高网络的覆盖率。在虚拟距离算法中,每个传感器节点的运动受到3个虚拟距离的影响:节点之间的虚拟距离、未被覆盖区域格点与节点的虚拟距离以及边界与节点间的虚拟距离。仿真结果表明:该算法可以有效地提高网络覆盖率。可以得出以下结论:虚拟距离算法通过对节点位置的控制更新有效提高了网络覆盖率,使节点得到优化部署。     

基于BPNN-PID的风电机组桨距控制分析

变桨控制技术是风力发电机组的核心技术之一,开展对风力发电机组变桨控制方面的研究具有重要的理论和应用价值。根据风力发电机组在额定风速以上如何保持输出功率稳定和降低风轮转速波动的控制技术进行研究,在传统的变桨距控制策略基础上,提出了基于BP神经网络(Neural Network,NN)整定PID的控制策略,并在Matlab/simulink环境下对PID控制和BP神经网络控制相结合的复合控制系统进行建模与分析。对1.5MW风电机组的仿真验证了BPNN-PID算法的有效性,提出算法不仅能够解决传统PID控制器参数整定困难的问题,而且优化效率更高,可以得到优良的控制性能。     

基于变权灰色关联法的长江荆南三口地区水资源短缺程度分析

对荆南三口地区水资源短缺程度进行分析研究,为实现区域水资源可持续合理利用提供科学依据。在水资源短缺评价研究中,前期研究成果大多采用常权法确定评价指标,致使评价指标产生状态失衡。将变权理论引入到水资源短缺程度分析中,从而确定评价指标变权重,并结合灰色关联法,构建水资源短缺程度分析的变权灰色关联法模型并加以应用。最终得出荆南三口地区三县的水资源短缺程度均为轻度缺水,其缺水程度排序为:华容县南县安乡县。利用变权灰色关联法计算水资源短缺程度,方法可行,结果合理,满足了评价指标均衡性要求。