A hybrid model for the mid-long term runoff forecasting by evolutionary computation techniques

The mid-long term hydrology forecasting is one of most challenging problems in hydrological studies. This paper proposes an efficient dynamical system prediction model using evolutionary computation techniques. The new model overcomes some disadvantages of conventional hydrology forecasting ones. The observed data is divided into two parts: the slow “smooth and steady” data, and the fast “coarse and fluctuation” data. Under thedivide and conquer strategy, the behavior of smooth data is modeled by ordinary differential equations based on evolutionary modeling, and that of the coarse data is modeled using gray correlative forecasting method. Our model is verified on the test data of the mid-long term hydrology forecast in the northeast region of China. The experimental results show that the model is superior to gray system prediction model (GSPM). Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China ( 60133010, 70071042, 60073043) Biography: Zou Xiu-fen(1966-),female,Associate professor, research direction:evolutionary computing, parallel computing.     

一种基于大规模标注语料库的词语聚类方法

提出了一种基于大规模标注语料库的词语聚类方法。文中根据专家群体对某一具体问题进行决策的需要，回顾了国内外几种基于分布的词语聚类方法，并给出我们的算法原理及实现步骤。首先人工抽取某一类词语中的几个，从语料库找到这些词的修饰词，组成修饰词向量，然后对于每一个词语，统计修饰词向量中的每个修饰词和该词语在语料库中同现的频率，组成特征向量，最后进行聚类分析，支持宏观经济决策的试验表明该算法能有效地实现词语的聚类。     

基于减法聚类的带钢厚度数据驱动建模

针对轧钢生产中大批过程数据没有被用于提高厚度质量的现象,提出了一种基于减法聚类的带钢厚度数据驱动在线建模方法.首先通过减法聚类将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用最小二乘支持向量机建立子模型,子模型加权输出作为带钢厚度的离线模型;然后当在线数据不断增加时,通过在线减法聚类算法实时调整局部空间,子模型的参数采用最小二乘支持向量机的递推算法进行相应的在线辨识,子模型的预测输出作为模型的最后输出.实验结果表明,该方法具有良好的预测精度和较强的在线学习能力.     

未确知聚类方法及其在松动圈厚度预测中的应用

 对未确知聚类方法进行优化,并将其应用于巷道围岩松动圈厚度的预测之中.结合巷道矿压显现特点和松动圈支护理论,选取巷道埋深、巷道跨度、围岩强度、围岩节理裂隙发育程度和巷道掘进断面积5个主要影响因素作为松动圈厚度的判别指标.利用17组实测数据确定松动圈厚度的分类模式和各判别指标的单指标测度函数以及指标权重,给出了松动圈厚度预测值的计算公式.基于预测对象的多指标综合测度,通过未确知测度距离判断预测对象松动圈所属的分类等级,结合各分类模式下样本松动圈厚度的均值计算松动圈厚度的预测值.经计算检验,该方法预测样本集松动圈厚度的平均相对误差为5.13%,而用神经网络方法和支持向量机方法预测该样本集松动圈厚度的平均相对误差分别为13.61%和10.17%.为进一步检验该方法的可靠度,将其应用于马路坪矿某巷道松动圈的预测中并将预测值与实测值做了比较.结果表明,采用该方法得出的预测值和实测值基本吻合.可见该方法是可靠实用的,可以在实际工程中推广应用.     

社会网络视域下中国应急组织合作关系分析

本文以汶川地震为例,运用内容分析方法,遴选汶川地震应急处置救援数据,辨识应急组织构成,对比分析了中美两国应急组织的类型和参与频次。将政府组织、军队、非营利组织和国有企业4类组织构成的网络视为应急组织整体网络。运用社会网络分析方法,解析中国应急组织网络的成分、密度和集聚系数等特征,剖析各级各类组织间合作问题,厘清各级各类组织间合作关系,提出政策建议。本文的研究有助于提高应急组织间合作效率,进而提升应急管理能力。     

一种水驱开发效果评价方法在辽河油田的应用

针对辽河油区不同类型注水开发油藏的地质特征、开发特点和评价指标分析 ,利用灰色系统理论 ,建立了油藏水驱开发效果的综合评价参数和指标 ,对不同类型油田的开发效果进行了综合评价 ,对不同开发效果的水驱开发油田提出了开发调整建议 ,为该区油田开发决策和改善油田开发效果提供了依据 .     

1980—2020年安徽省土地利用时空演化特征

为分析安徽省土地利用时空演化特征,以1980年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年、2020年土地利用现状图为基础,利用Sankey图、土地利用动态度等方法分析了安徽省近40年土地利用演变特征;结合Getis-Ord General G聚类方法和多距离空间聚类(Ripleys K函数)方法对安徽...     

基于二维倒数灰度熵的河流遥感图像分割

为进一步提高河流检测与识别系统中河流遥感图像分割的准确性和处理速度,提出了分解的二维倒数灰度熵河流遥感图像阈值分割方法.首先引入了倒数灰度熵,避免了香农熵中的无定义点问题,给出了一维倒数灰度熵阈值选取方法,考虑了图像灰度级概率及类内像素灰度均匀性;然后经推广导出了二维倒数灰度熵最佳阈值选取公式,增强了抗噪性;最后提出了二维倒数灰度熵的分解算法,将求解二维最佳阈值转化成分别求解灰度级图像和邻域平均灰度级图像的一维最佳阈值,运算量从O(L4)大幅降低至O(L).经大量实验验证,与改进的Otsu法、基于粒子群优化(PSO)的二维最大香农熵法、基于混沌小生境粒子群优化(NCPSO)的二维斜分倒数熵法相比,该方法在对河流遥感图像的分割效果和处理速度方面有明显优势.     

城市垃圾收集车辆弧路径问题研究

考虑部分街道单行及转向限制等状况,采用带有转向禁忌条件的垃圾收集车辆弧路径问题模型对城市垃圾收远路线进行优化．通过建立将其转换为对应的点路径问题的求解模型以减少问题规模,并利用一种聚类蚁群算法对该问题进行求解．优化实例结果表明：有、无转向约束的路线优化后,总路程分别减少了89984．96m和92330．04m,分别节约了31．1％和31．9％,优化效果明显;优化后减少了需求车辆数,降低了车辆使用成本和人员雇佣成本．     

基于属性加权的模糊K-Modes聚类算法

提出了一种基于属性加权的模糊K Modes算法。该算法假定不同属性对聚类结果有不同程度的影响 ,定义新的适应度函数 ,利用进化策略优化加权矩阵 ,以基于划分相似度的聚类精确度作为聚类结果的评价准则。实验表明 ,此算法具有较好的聚类效果 ,且属性加权矩阵反映了数据各个属性的重要程度 ,从而可以进行属性的提取和选择。