汾河太原城区段水污染控制系统规划研究

依据实际污染状况建立了汾河太原城区段水污染控制系统规划模型,并将遗传算法作为规划问题的研究手段,使研究方法系统化。     

基于遗传算法的水污染控制系统规划

根据干旱地区的具体特点 ,建立了适宜于该地区的污水处理费用函数 ,结果表明干旱地区的污水处理费用要明显地高于其它地区。以新疆乌鲁木齐市水磨河流域的水污染控制系统为例 ,对干旱地区水污染控制系统规划进行了初步探索。依据水磨河流域的水文特性以及污染物类型 ,建立了该流域的水污染控制系统规划模型 ,利用遗传算法求解污水排放口的优化问题。计算表明遗传算法一般可以得到优化问题的全局最优解或准最优解 ,它是一类较为优越的非线性函数优化方法     

基于自适应遗传算法的水污染控制系统规划

介绍了自适应遗传算法的步骤和特点,并对其进行了改进。以辽宁鞍山市太子河段的水污染控制系统为例,建立了适宜该地区的污水处理费用函数及水污染控制系统规划模型,利用改进的自适应遗传算法对其求解,取得了良好的结果。     

基于遗传算法的改进BP算法在水污染预警应用

遗传算法与BP神经网络结合,建立嘉陵江水污染颓警系统。通过遗传算法为BP神经网络提供训练样本集,利用改进的BP算法进行训练学习。该BP算法有效控制了陷入局部极小。将学习后的系统用于嘉陵江水污染预测,结果表明该系统提高了嘉陵江水污染预警的准确性和实时性。     

基于改进遗传算法的水污染控制系统规划

针对水污染控制系统规划,建立了对应的非线性规划模型,该模型可适用于具有污水处理与利用的一般系统.由于模型具有高度的非线性,提出一种改进的遗传算法来进行求解,该算法可弥补传统非线性规划算法无法获得满意效果的不足,克服基本遗传算法容易早熟的弱点.实例表明所提出的改进遗传算法具有良好的局部与全局优化性能,适于复杂模型的优化问题.同时提出了对约束条件处理的方法,该方法可应用于其他类似问题的求解.     

遗传算法在区域水污染控制系统规划中应用

针对传统最优化方法求解区域水污染控制系统的非线性规划问题难度较大,以及很难保证得到全局最优解的问题,给出一种求解非线性水污染控制系统规划的遗传算法(GA),由于GA方法具有全局搜索能力,从而快速获得最优解.实验证明GA方法在通用性、有效性及可靠性方面均具有一定的优越性,为区域最优化模型提供了一种新方法.     

运用改进层次分析法研究河流水污染控制系统规划

结合大汶河背景资料,应用改进的层次分析法对河流水污染控制系统规划进行研究探讨,取得满意结果。从分析、探讨的过程看,该方法对于研究这类问题具有客观性、准确性和有效性的特点,是解决定性与定量相结合的水污染控制系统规划问题的较为理想的方法和手段。     

河流水污染控制系统区域最优化规划方法探讨

结合大汶河有关背景资料,对层次分析法在河流水污染控制系统区域最优化规划中的应用进行探讨.研究结果表明:层次分析法在环境因素(子)权重值确定和区域最优化规划方案的选择上具有一定的理论意义和实用价值.本研究为水污染控制规划提供了一种新方法和新途径.     

南宁市水污染管理决策支持系统设计

城市水污染规划管理在现代化城市中具有举足轻重的地位,为防止和治理城市水污染提供科学依据,使防止和治理城市水污染走向科学化、现代化和信息化的轨道.本文将GIS技术应用于城市水污染规划管理,通过对水污染信息进行系统的分析,利用水环境数学模型计算,对水污染物扩散、运移进行模拟,并详细的阐述了该系统的设计思想和实现方法,在理论上作了一定的探讨,为城市水污染规划管理提供丰富的空间数据支持.     

投影寻踪模型在水污染控制规划中的应用

在水污染控制规划中,方案优选对于正确评价备选方案,使规划方案兼顾经济效益和环境效益的最佳平衡点具有重要意义。但方案优选涉及众多评价指标,且各指标量纲不尽相同及其权重较难确定等问题,目前常用的方法难以客观反映各指标数据所携带的数字信息;该文应用投影寻踪(PP)模型,建立水污染控制方案优选模型,并采用实码加速遗传算法来简化PP模型建模过程。为客观反映各指标的权重,构造新的投影指标函数,达到局部凝聚、整体分散的效果;实例计算表明,PP模型既可客观反映各指标的权重,又能正确评价各方案,具有有效性和通用性,可以适用于水污染控制规划管理中。     

遗传算法在水污染控制系统最优规划中的应用

针对水污染控制系统最优规划中存在的问题，提出应用遗传算法求解区域最优化模型，充分利用遗传算法全局搜索的能力，快速获得最优解。结果表明，这种算法可以克服试探法分段优化的不足，使规划结果更合理，投资费用更节省，为求解区域最优化模型提供了一种新方法。     

水污染控制系统问题的随机机会约束规划模型及其混合智能算法

在水流量为随机变量且河流中工业污水含量标准给定的条件下,以极小化污水处理费用为目标,建立了水污染控制系统问题的随机机会约束规划模型.鉴于传统方法求解随机规划较为困难,给出了一个将随机模拟、神经元网络及遗传算法相结合的混合智能算法来求解该模型,并用算例进行了验证,结果表明该算法有较强的适应性.