基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

谈“十四五”生态保护与绿色发展的生态关系

 从“十四五”保护与发展的生态关系角度，探讨了生态保护与绿色发展的十大生态关系，阐述了生态保护和绿色发展中的一系列有关生态关系的生态智慧及生态技术，并对长江、黄河等流域的生态保护和修复提出了相关建议。     

基于养生理念的小区生态园林植物群落配置设计——以池州和泰星城小区为例

首先论述了小区生态园林植物配置的原则,提出养生保健理念配置具体手法,具体调查了池州市和泰星城小区绿化树种的选择以及群落配置,进行了系统分析评价,借以探讨池州养生宜居小区的建设。     

改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用

电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解，但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷，因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制，提高算法效率;引入正余弦搜索机制，加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动，防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明，该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上，性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.     

三门峡水库电站运行调度的优化研究

三门峡水库泥沙淤积严重，使其枢纽的各项技术指标经常变化，为其调度运行带来极大困难。为此，充分考虑三门峡水电站运行过程中的各种约束条件，分别采用动态规划和遗传算法给出了电站优化调度模型，建立了该电站的运行调度系统。经过水库1991年—2000年实际来水和控制运行的月报资料的模拟验证，结果表明，该系统可平均增加发电量约12．9％，使电站能更合理地进行管理调度。而且，通过对随机模拟的长序列入库月径流过程的模拟调度，建议了三门峡水电站具体的管理调度运行方式。     

通辽地区医疗防保单位消毒质量现状与分析

为了解通辽地区医疗防保单位的消毒状况，1999－2001年对32家医疗防保单位的消毒与灭菌情况进行了调查。各年度监测合格率分别为55.76%、78.93%、90.54%。并对医疗防保单位消毒工作提出了建议。     

泵站运行效率分析与节能措施

从泵站的电耗入手，讨论和分析了泵站机组实际运行工况与设计工况的偏离．并通过机组电耗和效率分析，提出了若干节能措施。     

生态建筑技术的发展与应用

回顾了生态建筑发展的背景，介绍了生态建筑的评价标准，系统地阐述了应用生态建筑技术的要求与原则，介绍了各种生态建筑技术的应用。     

论峡江地区“烧龙”与“烧畬”的区别和联系

唐宋时期峡江地区“击鼓焚山”的民俗活动是远古时代尚巫之风的残存,其目的是为烧龙祈雨以禳除旱灾;而“烧畬下种”则是自远古“刀耕火种”传承下来的一门农耕技术,但由于“占卜伺雨”的仪式亦使它带上了一些巫风色彩。二者既有明显的区别又有一定的联系。     

基于GIS的生态功能区划在生态城市建设中的应用——以陕西省凤县为例

在对目前生态功能区划众多方法进行比较的基础上,将GIS技术应用到陕西省宝鸡市凤县生态功能区划中。根据研究区生态环境要素、生态环境敏感性及生态服务功能的差异,把区域划分成四个不同的生态功能区,即北部森林生态重点保护区,中部林、药、养殖、矿产限制开发区,中部粮、椒、果、城镇与贸易重点开发区,南部生物多样性保护与生态旅游区,并综合考虑区域实际情况进行深一步规划研究。