关键词： 露天煤矿   边坡稳定性   遗传算法   XGBoost  

摘要： 煤矿安全预警对于减少生产安全事故的发生和降低企业损失具有重要作用。为此,该研究基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)与XGBoost算法设计了一种露天煤矿的边坡稳定性预测方法。为提高边坡稳定性预测精度,利用遗传算法优化XGBoost算法的超参数,根据最优参数组合建立GA-XGBoost模型进行预测研究。实验结果表明,该方法能有效地预测露天煤矿的边坡位移,与传统的预测方法相比,其决定系数提高了5%以上,均方误差降低了50%以上,更适合应用到露天煤矿的边坡稳定性预测工作中。

关键词： 计算机编程优化   数学算法   问题模型   算法设计  

摘要： 阐述计算机编程优化设计方案,包括问题模型构建、算法设计以及实现技术工具选择。通过分析数学算法的特点和优势,提出编程优化设计的方法和策略,以提升计算机编程的效率和质量。

关键词： 排水管道   管网破损   地面塌陷   人工神经网络   预防措施   城市排水系统   衡阳市  

摘要： 城市地面塌陷威胁居民生命财产安全,为甄别地面塌陷影响因素、筛查风险区域、减少潜在损失,建立了地面塌陷风险评价方法。以衡阳市为例,收集整理了排水管网基础数据,采用人工神经网络算法预测管网破损尺寸,并通过逻辑回归算法预测管网管周地面塌陷风险发生率。结果表明:人工神经网络模型训练集预测值与真实值的平均方差为0.026,逻辑回归模型预测的地面塌陷风险与管道破损位置高度相关;衡阳市城西排水分区及酃湖排水分区地面塌陷发生率高,地面塌陷诱因包括管道破损、路面荷载、极端降雨、高速水流等。研究成果可为长江中游城市管网管周地面塌陷的防治工作提供科学依据。

关键词： 钼   焙烧钼精矿   微波消解   钼酸铅   重量法   分光光度法  

摘要： 采用微波消解方法对焙烧钼精矿样品消解,用乙酸铅沉淀溶液中的钼酸根生成钼酸铅沉淀,沉淀经过滤、洗涤、灼烧、称重。氨水分离后残渣中的钼用硫氰酸盐分光光度法进行测定后予以补正,计算得到钼含量,测定范围:40.00%~65.00%,相对标准偏差(RSD)小于5%。

关键词： 计算机识别技术   无人机   燃气管道   智能巡检  

摘要： 在当前的工业应用领域,无人机燃气管道智能巡检作为一种新兴技术,能提高管道维护的效率和安全性。计算机识别技术,特别是计算机视觉,为无人机提供了实时图像分析的能力,能够自动检测和诊断管道缺陷。本文详细探讨了计算机识别技术在无人机燃气管道智能巡检中的应用,重点从基础的计算机视觉识别技术原理出发,深入分析了图像捕获与实时传输、自动缺陷识别技术的实际应用,并探讨了这些技术在实际巡检中的效果和可行性。

关键词： 遗传算法   电力物联网   链路负载分配   智能控制   链路频带传输模型   最小化链路负载差异  

摘要： 由于电力物联网链路频带传输状态是实时变化的,导致电力物联网链路负载的波动幅值存在明显的不稳定性。为此,基于遗传算法对电力物联网链路负载智能控制方法展开研究。在充分考虑信号带宽和频带利用率的基础上,构建了链路频带传输模型。设置负载分配方案作为初始化种群,以最小化链路负载差异作为控制目标,使用标准差作为适应度函数,在交叉操作处理的基础上,将适应度变化小于预设阈值的输出结果作为电力物联网链路负载方案。测试结果表明,整体波动幅值基本稳定在-5.0~5.0 Kb/s范围内,具有较高的稳定性。

关键词： 布鲁氏菌病   BP神经网络   遗传算法   GA-BP神经网络  

摘要： 布鲁氏菌病在我国是一种法定乙类传染病,近年来布鲁氏菌病患病人数增多,对布鲁氏菌病建立预测模型,对该病的预防和控制有着重要的意义。本文基于2004年~2020年布鲁氏菌病的月发病率数据,建立BP神经网络、遗传算法优化的BP神经网络模型,对我国的布鲁氏菌病进行预测,用MAE、MAPE、MSE、RMSE四个指标比较模型的预测精度。研究结果表明,遗传算法优化的BP神经网络模型的预测精度优于BP神经网络,所以遗传算法优化的BP神经网络模型对布鲁氏菌病的预测效果更好。Brucellosis in China is a legal group B infectious disease, in recent years, the number of patients with brucellosis has increased, and the establishment of a prediction model for brucellosis has important significance for the prevention and control of the disease. In this paper, based on the monthly incidence data of brucellosis from 2004 to 2020, a model of BP neural network and BP neural network optimized by genetic algorithm was established to predict brucellosis in China. MAE, MAPE, MSE and RMSE were used to compare the prediction accuracy of the model. The results show that the prediction accuracy of BP neural network model optimized by genetic algorithm is better than that of BP neural network, so the BP neural network model optimized by genetic algorithm has better prediction effect on brucellosis.

关键词： 沉管浮运   动态多目标优化   进化计算   高性能计算  

摘要： 沉管法是建设水下大型隧道工程的重要工法。因此,沉管浮运是一项至关重要的任务。目前研究大都只考虑静态环境下的沉管浮运,但是实际的沉管浮运往往是一个动态多目标优化问题。为此,论文建立沉管浮运动态多目标优化模型。在该模型中,将沉管浮运的效率、安全性、鲁棒性作为三个目标。其次,根据实际情况将浮运方向和水流流速作为模型动态变量。最后,使用基于并行计算和滑动时间窗的动态多目标优化算法来对其进行求解。实验结果表明,相比于新近提出的知名动态多目标进化算法,基于并行计算的滑动时间窗(sliding time window based on parallel computing,STW-PC)方法可以辅助多目标进化算法得到更好解集;可以为动态环境下的沉管浮运提供有效决策支持。

关键词： 量子遗传算法   配电网   单相接地故障   故障定位方法  

摘要： 阐述基于量子遗传算法的配电网单相接地故障定位方法。以检测出配电网线路暂态零序电流信息作为单相接地故障特征,以电流实际检测值和期望值之间差值最小为目标,构造对应的目标适应度函数作为单相接地故障选线判据,引入量子遗传算法求解函数,完成配电网单相接地故障区段定位。

关键词： 无自旋交换弛豫原子磁力仪   磁自抑制   遗传算法   毕奥-萨伐尔定律  

摘要： 超低磁噪声(0~10 nT)的碱金属加热技术是无自旋交换弛豫原子磁力仪实现超高灵敏度的关键,文章提出一种基于遗传算法的磁自抑制加热器多目标优化设计方法。该方法基于毕奥-萨伐尔定律推导目标函数新模型,优化的目标包括加热丝的长度、宽度、厚度和电流方向4类(18个)参数,以此获取加热器最佳磁自抑制性能。利用有限元分析方法,仿真分析了目标区域的磁场分布和温度分布,结果表明:加热器在目标区域的中心区域产生0.02 nT/mA的平均磁场和180.34℃的平均温度。实验测试结果显示:目标区域的磁通密度取值在0.13 nT/mA和0.14 nT/mA范围内,这表明加热器的磁场自抑制性能较好。该研究有助于进一步提高原子磁力仪的性能。