关键词： 灌木生物量   非线性   相容性模型   人工神经网络   天然林  

摘要： 为探索适宜方法预测格氏栲天然林灌木生物量,以福建三明格氏栲自然保护区4种灌木的实测数据为基础,构建总生物量与各分量生物量的非线性独立模型。运用相容性模型解决生物量相容性问题,采用加权回归法消除模型的异方差。接着建立人工神经网络,与相容性模型进行精度对比,比较模型优劣。结果表明,1)4种灌木总量和各分量的生物量独立模型总体上受地径因子影响更大,二元模型在精度上要优于一元模型,决定系数(R^(2))基本提高了0.02以上。2)相容性模型与独立模型在精度上的差别不大,在某些分量模型的精度上甚至有所下降。3)人工神经网络预测灌木生物量在精度上相较相容性模型有明显提升,人工神经网络总量和各分量生物量模型较对应相容性模型R^(2)大部分可提高0.03以上,提高值最大可达0.21,且对相容性模型中精度较低的模型也有较好的预测效果,相容性模型中R^(2)<0.6的分量其人工神经网络模型R^(2)可提高0.08以上。总体来看,采用相容性模型可解决生物量不相容的问题;而人工神经网络预测精度较传统模型更高,当传统模型表现一般时更值得选择用于生物量预测。运用2种模型进行对比,旨在为准确预估格氏栲天然林灌木生物量提供理论参考。

关键词： 限弯器   结构设计   优化   遗传算法   细长梁模型   非线性响应分析  

摘要： 目的考虑聚氨酯材料非线性的影响,建立一种简单高效的柔性立管限弯器设计方法。方法首先确定限弯器的初始尺寸,在此基础上进行参数分析,并根据分析结果绘制设计图谱,然后通过插值获得最佳的设计尺寸。结果针对深水与浅水2种典型环境,分别采用本方法与基于遗传算法的优化设计方法进行限弯器设计,通过结果对比验证了方法的有效性。同时发现,深水环境条件设计出的限弯器相对短粗,而浅水条件设计出的限弯器则较为细长,且考虑材料非线性后,2种环境下限弯器的设计尺寸均有所减小。结论本文建立的限弯器设计方法具有广泛的适用性,且能够在确保得到理想设计方案的前提下,显著提高设计效率。与基于遗传算法的优化设计方法相比,采用线性材料和考虑材料非线性时的设计效率可分别提高约10倍和20倍。

关键词： 遗传算法   通信数据安全   设计   仿真验证  

摘要： 网络通信数据安全问题备受关注,为了在网络信息时代保证通信数据安全,应与时俱进创新设计方法,并确保设计方法通过仿真验证,更好地指导通信数据安全维护实践。研究在通信数据安全分析的基础上,探究遗传算法支持下的通信数据安全设计与实现,围绕遗传算法支持下的通信数据安全进行仿真验证。研究结果表明,提出的方法的通信数据丢包率最低,为0.5%;提出的方法的通信数据处理效果最佳,为99.98%。研究结论证实,基于遗传算法的通信数据安全设计具有可行性。

关键词： 碳纤维增强复合材料(CFRP)   制孔微损伤监测   机器学习   损伤抑制方法   神经网络   遗传算法  

摘要： 研究旨在开发一种基于机器学习的复合材料装配制孔微损伤监测方法,针对碳纤维增强复合材料(CFRP)在制孔加工过程中容易产生的分层损伤等问题,通过采集力学信号、声发射信号和温度信号方式,利用机器学习模型实现对碳纤维增强复合材料(CFRP)制孔微损伤的实时监控。研究内容包括理论研究、实验研究、信号处理、模型构建及监测系统设计等,从而形成一套基于工艺参数及刀具角度耦合约束下的复材制孔微损伤控制方法,并达到一定的技术指标,为后续研究指明了方向。

关键词： 建筑工程质量检测   关键参数识别   参数优化方法   遗传算法  

摘要： 在建筑工程质量的优化中,可以通过准确定位和改善关键质量参数,确保建筑的安全、稳定性和持久性.使用遗传算法等先进技术,可以高效地对混凝土强度、钢材性能等参数进行优化,显著提升工程质量和性能.为有效优化关键质量参数,文章论述建筑工程质量参数的定义、识别方法以及通过遗传算法优化质量参数的具体步骤和效果.通过遗传算法对材料选择和结构设计进行优化,可提高建筑工程的经济效益和适应性,使建筑能够适应未来的技术革新和能源升级,同时建筑的灵活性和多功能性得到增强.

关键词： 风险等级   遗传算法   GA-LightGBM   快速预测模型   SHAP分析  

摘要： 大坝溃坝会造成大量的生命财产损失和巨大的环境破坏.精准快速确定土石坝风险等级,对于控制土石坝溃坝危害具有重要意义.本文采用 K-最近邻(KNN)算法填补了数据库中大量缺失数据,引入遗传优化算法(GA)优化轻量级梯度提升机(LightGBM)超参数,建立了基于 GA-LightGBM 的土石坝风险等级快速预测模型.采用受试者工作特征曲线(ROC)、曲线下面积(AUC)值等其他评价指标对模型精度进行验证,并将其与传统机器学习模型进行了对比.研究表明,所提模型预测准确率为89.95%,准确度最高.模型的AUC值为0.977,说明模型在适用性和预测精度方面都优于传统预测模型.采用SHAP分析对该模型进行了全局影响因素分析及案例分析,结果表明,检查频次是导致土石坝风险最重要的影响因素之一.