关键词： 市政污泥   干燥   遗传算法   BP神经网络   含水率预测   敏感性分析  

摘要： 市政污泥干燥过程中内部水分检测困难,为准确预测市政污泥热风干燥过程中内部水分的变化规律,将干燥时间、干燥温度、泥层厚度、流量压差作为输入变量,含水率作为输出变量,采用BP神经网络以及GA-BP神经网络分别建立市政污泥热风干燥过程的水分预测模型;对GA-BP神经网络进行敏感性分析,研究了4个输入变量对预测结果的影响。结果表明,BP和GA-BP 2种水分预测模型测试集的决定系数(R^(2))分别为0.99955和0.99964,均方根误差(RMSE)分别为0.51317和0.45523,即GA-BP预测模型的预测效果更佳,能更准确地预测市政污泥干燥过程中含水率的动态变化。敏感性分析表明,干燥时间对GA-BP含水率预测模型的影响最为显著。研究结果可为污泥干燥工艺和过程的优化提供理论依据,为污泥资源化利用提供参考。

关键词： 积石山地震   地震定位   双差定位法   遗传算法  

摘要： 利用甘肃数字地震台、预警台、流动台三网数据,对2023年12月18日甘肃省积石山6.2级地震余震序列进行震相分析,并采用双差定位法和遗传算法对序列进行重定位。截至2024年1月10日,共分析余震约600个,Pg和Sg震相约15000条,较同期测震台网增加震相4000多条。重定位中,双差方法得到的地震数目为余震总数的70%;在此基础上,使用遗传算法对速度和震源位置进行联合反演,要求每个地震至少有3个台站的震相记录,共使用4828条Sg波和Pg波到时差数据,最终获得余震序列中577个地震的重定位结果,测得主震震源深度为15.2 km。结果显示,余震震中主要沿地表破裂走向分布,其深部近似呈对冲断层形态分布,在空间上余震展布存在明显的边界,可能存在滑脱面。重定位结果可为认识该区复杂的断裂活动及构造背景提供参考依据。

关键词： 风光并网   功率   储能容量   蓄电池充放电   染色体   量子遗传算法  

摘要： 大规模风光并网发电具有明显的间歇性、随机性,并且风能光能本身的发电特征又存在较大差异,配置储能是解决上述问题的有效方法。将不确定的风光出力场景转化为确定的、具有其典型特征的小规模场景集,基于该场景集为风光联合发电系统配置储能,平抑新能源出力波动,提出一种基于量子遗传算法的大规模风光并网发电系统储能优化方法。在双向DC/DC变换器将储能系统与风光互补发电系统对接下,以蓄电池与对接系统后最充放电次数为目标函数生成稳定场景;以并网发电与储能的输出功率不允许超出最大功率为约束条件;采用量子遗传算法采集蓄电池荷电状态的反馈,通过量子位概率幅值对染色体编码,借助非门变异增加优化参数数量,利用旋转门法更新量子的相位,结合梯度函数、一阶差分找出稳定条件下的蓄电池输入功率,,完成稳定的储能容量调节。实验结果表明:所提方法的功率偏差值小,且能量缺失率也较低,故储能优化效果良好。

关键词： 水培生菜   营养液膜技术   根区温度预测   神经网络   遗传算法  

摘要： 营养液膜栽培技术(Nutrient Film Technique,NFT)模式下,作物对环境变化更加敏感。为保障作物根区环境条件合理,需要精准调控栽培管道内的温度,从而有效提高水培生菜品质,同时降低整体温室环境调控能耗。采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化BP神经网络模型的输入权重和阈值,以单个NFT栽培槽为研究对象,对槽内根区不同的监测区域分别构建温度预测模型,并与标准的BP神经网络和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型进行对比。结果表明,GA-BP预测模型与标准BP和CNN神经网络模型相比,均方根误差分别降低0.82和0.42,平均绝对误差分别降低0.54和0.25,绝对系数分别提高0.08和0.03。该方法可提高基于BP神经网路算法对NFT根区温度预测模型精确度,为根区温度的精准控制提供可靠依据。

关键词： 量子遗传算法   种群迁移   Spark框架   并行计算   收敛速度   全局优化   搜索空间  

摘要： 针对量子遗传算法求解大规模优化问题存在收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,改进量子遗传算法。设计一种种群混合迁移机制促进算法的种群多样性,采用仿TriBA种群结构、双精英种群、重生种群、自适应迁移算子、个体竞争排挤算子以及随机失活机制,提高算法的局部勘测能力和全局寻优能力。利用Spark框架实现算法在分布式集群环境下的运算。改进2-opt&R优化算法,通过引入高斯变异提高算法的局部搜索能力,缩小算法的搜索空间。实验结果表明,改进后的算法在全局优化能力、收敛速度、运行速度和求解稳定性等方面均有大幅度提升。

关键词： 交叉融合   共孔径   稀疏阵   圆环阵   双频  

摘要： 针对卫星通信和数据传输等应用,提出了一款基于遗传算法的双频(Ku/S)共孔径稀疏阵列天线。该阵列天线具有剖面低、集成度高、副瓣低等优点。双频天线阵列在单一圆孔径中集成了稀疏排布的高频段(Ku:17 GHz)阵列与低频段(S:2.25 GHz)阵列,其中高频阵列排布方式基于遗传算法优化得到,具有低副瓣,高增益的特点,并为低频阵列的嵌入提供物理空间;低频阵列以三圈圆环阵列形式嵌入高频阵列中,可进一步优化高频阵列以保持高低频阵列均处于最优状态。所提出的双频天线阵列在60°扫描范围内获得高低频增益分别为26 dBi和15 dBi,均具有≥20 dB的副瓣抑制,且相对于全阵列天线,优化后阵面尺寸仅为原尺寸的60%。

关键词： 技术   量子遗传算法   物流信息化管理系统   设计  

摘要： 随着大数据及云计算技术、人工智能技术在国内的迅猛发展,物流行业也广泛应用***软件开发技术、B/S(browser/server)系统结构、SQL Server数据库等软硬件开发出符合物流企业车辆运输调度、物流信息管理的数字化服务系统。基于此,利用Web应用程序的***分布式框架、B/S结构、SQL Server关系型数据库、IIS8服务器、COM组件等软硬件工具,建构起可用于物流企业客户订单管理、出库/入库管理、车辆调度管理的信息化服务系统,运用量子遗传算法建立物流企业的配送车辆路径规划模型、车辆优化调度寻优方案,进而提升物流企业配送车辆调度、物流信息资源管理的效率与质量。

关键词： 农田微地形特征   数字地形模型   土方调配   蚁群算法   遗传算法  

摘要： 近年来极端天气与自然灾害频发,导致农田损毁,造成农田内部出现微地形特征(凸起特征及洼地特征),影响耕作。针对上述问题,基于高精度农田数字地形模型,通过遗传—蚁群算法提出一种规划农田微地形特征土方调配路径的方法。首先,基于航拍图像获取高精度农田数字地形模型,根据地形因子综合隶属度提取16个凸起特征和9个洼地特征,并分别计算挖填方量为0.885 m^(3)和0.884 m^(3)。其次,以土方量调配成本为决策目标,建立挖、填方区域为路径搜索节点,利用蚁群算法获得初始可行解,通过遗传算法中的适应度函数对解进行初步优化,最后,根据交叉操作和变异操作对解进行二次优化,获得最优土方调配路径。结果表明,该方法经232次迭代获取全局最优解,相较于传统蚁群算法调配成本下降2.1%。为精准平整农田微地形特征作业提供方法支持。

关键词： 数值模拟   动态再结晶   热变形   BP人工神经网络   金属材料  

摘要： 本文综述了近年来人工神经网络在预测金属材料动态再结晶方面的研究进展,通过分析加工参数(温度、应变速率等)对动态再结晶的影响程度,并对比多种输出变量(应力−应变曲线、再结晶体积分数等)在判定动态再结晶机制中的作用,构建了一套基于网络输入输出特征的筛选准则。本文对人工神经网络模型的应用进行了详细介绍,包括原始数据的预处理、超参数的整定以及评估指标的选择。最后,在总结当前人工神经网络在动态再结晶机制预测领域研究现状的基础上,提出了一系列值得深入探索的新方向。

关键词： 人工智能   路灯故障检测   维修优化策略   深度学习   遗传算法  

摘要： 路灯的维护和故障检测一直是城市照明中的一大难题。为了解决这一问题,文章基于人工智能,提出了一种新的路灯故障检测与维修优化策略。首先,利用深度学习算法构建了路灯故障预测模型,通过对大量的路灯运行数据进行训练,可以实时监测路灯状态,预测可能发生的故障;其次,将路灯的维修任务转化为路线规划问题,并利用遗传算法优化维修任务。研究结果表明,相较于传统方法,该策略不仅可以有效提高路灯的故障检测准确率,降低路灯故障发生率,而且可以显著减少维修人员的行走路径和缩短维修时间,提高路灯维修的效率。