微分进化算法在暴雨强度公式参数优化中的应用

用微分进化算法对暴雨强度公式参数进行优化, 并将其计算结果与传统方法、优选法以及加速遗传算法的计算结果作比较, 实例计算结果表明微分进化算法的拟合效果最好;相比于加速遗传算法, 微分进化算法提高了收敛速度, 有效地克服了不成熟收敛, 更容易收敛到全局最优解.     

用遗传算法求解排水管道造价公式参数

排水管道造价公式的型式有多种,各公式中分别含有多个地方参数,用传统方法难以直接优化求解.因此以公式均方差最小为目标函数,利用遗传算法优化计算造价公式中各参数.遗传算法的全局随机搜索技术和对目标函数的直接操作方法,避免了直接推导使用多阶导数和高阶方程的麻烦,提高了公式的精度.     

分区优化模型在山地城市给水管网中的应用

针对山地城市加压泵站多、造价高的特点，对传统的给水管网优化模型提出了改进，增加了中途加压泵站基建及运行管理费用，提出了符合山地城市分区管网特点的经济优化模型．并采用分层求解算法进行求解计算，将优化问题分解成两个子项，即布局优化子项和管径优化子项，最后通过工程实例验证了方法的实用性．     

基于差分进化算法的卫星轨道计算方法

针对卫星轨道预测中的不可微、函数性质复杂、高维度传统优化算法失效的问题,提出了基于差分进化算法的卫星轨道预测方法.通过建立不同运动轨迹的卫星运动模型,构建最小化目标函数,根据种群个体进化特点,选取差分进化算法参数和进化策略.通过对椭圆轨道、双曲线轨道、抛物线轨道的全局近点角计算,表明差分进化算法在卫星轨道预测问题上是有效的.通过该算法与其他算法的比较,可以看出该算法有一定的优势.     

遗传退火进化算法在背包问题中的应用

从增强算法收敛性和减少参数依赖性的角度出发，提出应用遗传退火进化算法求解背包问题，遗传退火进化算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点，并有效地克服了各自的弱点，使其在优化性能、优化效率和可靠性方面具有明显的优越性．阐明了用该算法求解背包问题的具体实现过程，并通过实际数值计算和结果比较表明，该算法优于遗传算法和模拟退火算法．     

基于差分进化算法的辅助燃油系统燃油转输参数优化

为了选取和优化辅助燃油系统燃油转输参数,通过对差分进化算法进行改进,发展了辅助燃油系统燃油转输参数优化计算方法,对燃油转输参数方案进行了优化计算分析。结果表明:发展的改进差分进化算法对燃油转输参数方案的优化问题求解有效;与给定的燃油转输策略的计算结果相比,燃油转输参数优化方案可以保证双发运行情况下和单发运行情况下的性能最优。     

基于人类进化算法的背包问题求解方法

背包问题是计算机算法中的一个NP完备类困难问题,使用传统的优化方法在求解较大规模的背包问题时,都存在计算量大、迭代时间长的缺陷．人类进化算法是模拟人类进化机理而建立的一种智能优化算法,本文阐述了人类进化算法的基本原理和实现方法．为提高背包问题的求解速度和精度,将人类进化算法应用于背包问题的求解,演示了算法的工作过程．试验结果表明,使用该方法求解背包问题是完全可行的和有效的,与众多优化算法相比,人类进化算法具有更高的求解效率．     

差异演化算法在Van Genuchten方程参数优化估计中的应用

描述土壤水分特征曲线的Van Genuchten方程是一非线性方程,采用传统的方法对方程参数进行估计往往因为计算复杂而使估计结果带有较大的误差。差异演化算法是一种简单、有效的新智能进化算法,因此,文章用该算法对Van Genuchten方程的参数进行优化估计;结果表明,差异演化算法在Van Genuchten方程参数估计应用中,表现出求解速度快、计算精度和自动化程度高、通用性强等优点,可作为计算Van Genu-chten方程参数的一种新方法。     

进化算法的PID参数最优设计

提出用进化算法最优设计PID参数的方法,获得最优设计结果,分析控制系统常用性能指标作为进化评价函数的不足,构建控制系统新的评价函数,为使优化模型简化,设计参数采用实数编码及归一化处理,进化算法使用新型的,以基因为单位进化的遗传算法,数值实验表明,设计结果得到显著改善。     

带宽优化的进化算法

介绍了实值优化问题的进化算法，自然进化是基于群体的优化过程，在计算机上模拟自然进化过程形成统计优化技术．同传统优化方法相比，进化算法具有全局优化的优点，而且适合复杂的实际问题．带宽优化是寻找结点编号的最佳排列，使得刚度矩阵的带宽最小．传统方法一般求得带宽的局部极小值，而带宽优化进化算法可求得带宽的全局最优解     

基于长时间序列预测的计量区给水管网爆管识别

为了讯速识别计量分区给水管网中的爆管，提出了一种新的预测–分类–校核的三阶段Infomer-Z-score算法。Infomer-Z-score算法解决了传统方法数据处理效率低、不正常低用水量不处理的问题。在预测阶段中使用深度学习Informer算法预测管网长时间用水压力数据，提高用水压力预测的准确性和数据处理的效率。在分类阶段使用多阈值的分类方法提高了对用水压力数据随时间变化的鲁棒性。Infomer-Z-score算法在爆管模拟检验中的真阳性率（TPR）为90.9%、假阳性率（FPR）为1.7%、检测准确率（DA）为99.5%。长时间序列的压力预测不仅能用于爆管识别，而且还能有效的进行管网中的压力控制使爆管风险降低。     

管线造价公式的模拟分析法

本文将数值模拟原理用于推求管线造价公式．总结出数值模拟相关分析新方法，实例表明，这种方法理论可靠，上机操作简便易行，结果使三参数的估计均具有最小二乘的统计意义．因而，与传统的估算方法相比精度更高，效率更高。     

基于机器学习的拉矫延伸率预测模型及数值分析

在冷轧弯曲矫直过程中,针对拉矫机工艺参数设置问题,利用经验公式、有限元仿真建立的延伸率模型预测精度不高.为提高预测精度,基于传统解析模型与机器学习算法进行研究,比较了两种方法预测模型的精度,得到机器学习算法的延伸率预测模型要比数值解析模型的拟合优度高.比较BP神经网络算法和支持向量机(SVM)算法,得到两种机器学习算法的预测模型精度基本一致.为进一步提高预测精度,采用Adam算法对BP神经网络进行优化,采用遗传算法对SVM预测模型的参数进行优化,最终得到最优预测模型的均值绝对百分比误差MAPE以及拟合优度R^○2分别为13.4%和0.953,可以为实际生产提供技术指导.     

基于遗传算法优化单类支持向量机的油田离心泵注水站异常检测

目前油田离心泵注水站多采用传统的人工巡检等方式进行异常检测，存在浪费大量资源且检测精度不高的情况。针对此问题，提出一种基于遗传算法优化单类支持向量机(genetic algorithm optimized one-class support vector machine, GA-OC-SVM)的注水站异常检测方法。首先，对注水站数据进行标准化、归一化处理以及特征提取；其次，使用遗传算法进行寻优得到最佳种群个体值作为单类支持向量机的参数，建立检测模型；最后，将GA-OC-SVM算法与孤立森林算法、局部离群因子算法等主流方法用于测试数据集的异常检测对比，并分析算法的精度，采用接受者操作特征(receiver operating characteristics, ROC)曲线进行模型评价。结果表明所提出的GA-OC-SVM算法更优，检测精度达到99%,同时能够节省大量的人力物力资源。     

沿程均匀泄流管水头损失的简化计算

针对现有公式存在的问题,推导出一个新的沿程均匀泄流管水头损失简化计算公式。分析表明,新公式精度高于现有公式,且计算简单。     

基于GSM/GPRS的城域化管网泄漏监测与定位系统

针对城市供水管网的地下破裂和泄漏,设计了基于GSM/GPRS通信的远程泄漏监测与定位系统.由管网监测终端实时采集管网流量、流速、流向和压力,通过GPRS网络实现远程数据传输;系统基于GIS技术构建,针对供水管网突发性的爆管和地下泄漏特点,综合运用了负压波和流量检测法进行泄漏模式识别与漏点定位,可及时、准确的发现和定位泄漏点.该系统运用GPRS网络实现了低成本、高效率的城域化、网络化的管网泄漏检测,为城市供水管网的应急抢险提供了一个良好的平台,在实际使用中取得良好的效果.     

星状集输管网拓扑结构的整体优化

针对星状集输管网结构特点,建立以管网建设总投资为目标函数,以系统中节点连接关系、站点位置、管线参数为优化变量的星状油气集输管网拓扑结构优化模型。将蚁群算法与遗传算法相结合对模型进行整体优化求解。在蚁群算法中,将节点连接关系的确定转化为路径选择问题,将启发因子表示为管段建设成本的函数,用路径方案对应的管网建设总成本计算信息素的积累量。在遗传算法中,以格雷码形式将站址信息储存于染色体上,用蚁群算法求得每种站址分布方案下最优井组和管径,并用其计算各染色体的适应度,从而同步求得最佳站址、最佳井组划分和管线参数。结果表明,所设计算法优化质量高于分级优化,且鲁棒性强,不受计算初始值影响。     

方差分量估计在三维七参数坐标转换中的应用

将方差分量估计应用于三维七参数坐标转换模型参数求解,并通过实例计算与传统的解算方法进行精度比较,实验结果表明,将方差分量估计用于三维七参数坐标转换模型参数求解,可有效提高坐标转换的精度.     

微进化算法

人类能够根据所积累的经验与知识,有效地引导人类社会的不断进化.受此启发,基于人类社会中趋同与趋异行为过程的有机结合,提出了一种新型的群体智能优化方法——微进化算法.采用若干benchmark函数进行了数值实验,结果表明,微进化算法求解速度快、计算精度高、鲁棒性强.此外,算法控制参数少,易于使用.该算法是一种新型有效智能优化算法.     

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.