基于DE优化SVR的锂离子电池剩余容量预测

在分析了支持向量机回归算法(SVR)对剩余容量模型非线性回归基础上,针对SVR参数选择难的问题,提出了一种基于微分进化(DE)算法优化SVR的算法。DE具有强劲的全局搜索能力,将其应用到SVR的参数寻优当中去,可以寻找到SVR的最优参数。将该方法应用于锂离子电池剩余容量的预测模型,并将生成的模型和基于粒子群优化(PSO)算法的SVR锂离子电池容量预测模型比较。仿真结果表明,基于DE优化的SVR剩余容量预测的精准度高于PSO优化的SVR剩余容量预测精准度,为锂离子电池容量预测提供了一种新的方法。     

自来水厂后臭氧投加复合控制

后臭氧化工艺是臭氧—生物活性炭深度处理工艺的重要环节,自来水厂的后臭氧投加控制直接关系到后臭氧化工艺的运行效率,以及深度处理工艺出水水质是否达标和优质.水源水质受上游来水水质、气候及气象条件、突发污染事故的影响非常大,而且自来水厂制水工艺各个环节影响因素较为复杂,后臭氧化工艺进水水质和水流量变化较为频繁.因此,当进水水质和水流量变化时,如何实时调整臭氧投加量以保证臭氧化效能和控制溴酸盐生成是后臭氧化工艺运行优化的难点.本文以CT值(即C和T的乘积,C为水中余臭氧质量浓度,T为臭氧与水接触时间)为控制目标,在水流量比例控制的基础上,提出一种基于干扰观测器(disturbance observer,DOB)和模型预测控制(model predictive control,MPC)的复合控制方法. MPC用于臭氧投加的反馈控制,DOB用于估计进水水质和水流量变化引起的模型失配和外部干扰,并将估计值用于臭氧投加的前馈控制中.仿真和实验验证结果表明,与MPC反馈控制相比,所提的后臭氧投加DOB-MPC复合控制具有更优异的控制性能和干扰抑制效果,能够有效提高后臭氧化工艺的运行效率和深度处理工艺出水水质的稳定性.     

进水方式对厌氧折流板反应器运行效果的影响

以四格传统单侧进水厌氧折流板反应器(SI-ABR)为对比参照模型,研究了分区进水厌氧折流板反应器(DI-ABR)在四点和三点分别进水的运行效果。结果表明:针对不同的水质,通过对厌氧折流板反应器(ABR)的进水方式适当调整,可改变反应器内的微生物菌落构成,增强反应器的整体活性,提高反应器的运行效果。     

再生水处理工艺CMF-S优化运行的中试研究

通过中试试验装置,结合夏季进水水质及高、中、低负荷3种运行工况对浸没式连续微滤(CMF-S)工艺运行参数进行优化研究。结果表明,CMF-S优化运行可减缓膜污染,提高运行效率,降低运行费用;利用运行数据建立跨膜压差TMP增长数学模型,确定主要影响因素,根据不同的工况条件,调控运行参数,实现微滤系统运行优化。     

基于PSO-SVR的土压平衡盾构施工进度优化

针对隧道掘进机(TBM)利用率预测研究匮乏的问题,建立数据驱动的利用率预测模型并进一步对施工进度展开优化. 结合新加坡某地铁隧道项目数据,研究地质类型、司机操作与载荷对TBM利用率的影响,提出基于支持向量回归(SVR)的利用率预测方法,并以施工进度最大为目标展开操作参数优化. 利用SVR建立掘进环利用率与地质类型、载荷、操作参数的映射模型;建立以施工进度最大为目标,以地质类型、载荷、操作参数为约束边界的优化方程;利用粒子群优化(PSO)寻找特定地质类型下最优的操作参数. 结果表明：SVR模型在验证集和测试集上的R²分别为0.729和0.625,均优于多元线性回归、决策树、k最近邻、随机森林、AdaBoost和XGBoost模型;PSO能准确地找出最优的操作参数.     

萤火虫算法优化SVR参数在短期电力负荷预测中的应用

由于萤火虫算法(FA)具有全局性能好、收敛精度高等优点,因此将萤火虫算法用于SVR的惩罚系数C和核参数σ的优化选取中。为提高迭代收敛速度和寻优精度,对萤火虫算法加以改进,在迭代过程中对亮度最亮的萤火虫位置施加随机扰动;将参数经过优化选取的SVR用于短期电力负荷预测,并将预测结果与采用网格搜索法、遗传算法、粒子群算法得到的结果做比较。其结果表明,采用改进萤火虫算法作参数寻优的SVR的负荷预测精度高,效果最好。     

基于PCA-FOA-SVR的股票价格预测研究

研究股票价格预测问题,针对影响股票价格因素多存在数据冗余,传统方法无法消除数据冗余,准确稳定预测股价非线性变化.为提高预测精度,在传统的支持向量机回归(Support vector regression,SVR)方法的基础上引入主成分分析(Principal component analysis,PCA)和果蝇算法(Fruit fly optimization algorithm,FOA),提出了一种PCA-FOA-SVR的股票价格预测方法.首先利用PCA对影响股票价格的因素进行分析降维,消除冗余信息,然后用果蝇算法优化SVR的参数,利用优化后的SVR对非线性变化的股票价格建模预测.最后利用PCA-FOA-SVR模型对宁沪高速(600377)股票价格数据进行仿真实验.实验结果表明:与传统的BP和SVR相比,PCA-FOASVR模型在股票价格预测中进一步减小了预测误差,有更高的预测精度,是一种有效可行的股票价格预测方法.     

土壤生态系统处理生活污水的应用研究

对土壤生态处理技术处理生活污水进行了研究,在不同时期对系统进水和出水中化学需氧量(CODcr)、总氮(TN)、总磷(TP)和悬浮物(SS)的浓度进行了监测,监测结果表明:由于采用地埋式设计,系统在不同季节受环境变化影响较小,运行稳定,当进水污染物浓度在一定范围内时,出水水质达到城镇污水处理厂污染物排放标准一级(B)标准.运行过程同时表明土壤生态处理技术具有能耗低、零排放、景观和谐等特点.     

初沉污泥水解酸化对A~2/O工艺强化除磷影响

挥发性脂肪酸(VFA)是生物除磷过程中的关键物质,增加进水中的VFA可以强化生物除磷效果.提高脂肪酸含量的一个有效方法是对初沉污泥进行水解和酸化,通过对比中试试验和实际污水厂的运行结果,详细讨论了初沉污泥水解对进入生化反应系统的进水水质及ρ(VFA)、ρ(C):ρ(P)的影响.结果表明,初沉污泥水解酸化可以改善进水水质,ρ(BOD5)、ρ(CODcr)、ρ(TP)、ρ(sP)、ρ(SS)相对污水厂初沉出水分别提高61.1%、36.5%、36.1%、17.36%和52.0%,可生物化性指标也相应地提高了20.40%.初沉出水VFA有显著提高,平均值由进水的12增加到56,提高了3.7倍,为后续强化生物脱氮除磷创造了理想的条件.通过初沉污泥水解实现的污泥水解技术,可用于现有污水处理厂为实现生物脱氮除磷目标而实施的升级改造,解决进水中碳源不足的难题.     

初沉污泥水解酸化对A2/O工强化除磷影响

挥发性脂肪酸(VFA)是生物除磷过程中的关键物质,增加进水中的VFA可以强化生物除磷效果.提高脂肪酸含量的一个有效方法是对初沉污泥进行水解和酸化,通过对比中试试验和实际污水厂的运行结果,详细讨论了初沉污泥水解对进入生化反应系统的进水水质及ρ(VFA)、ρ(C):ρ(P)的影响.结果表明,初沉污泥水解酸化可以改善进水水质,ρ(BOD5)、ρ(CODcr)、ρ(TP)、ρ(SP)、ρ(SS)相对污水厂初沉出水分别提高61.1%、36.5%、36.1%、17.36%和52.0%,可生物化性指标也相应地提高了20.40%.初沉出水VFA有显著提高,平均值由进水的12增加到56,提高了3.7倍,为后续强化生物脱氮除磷创造了理想的条件.通过初沉污泥水解实现的污泥水解技术,可用于现有污水处理厂为实现生物脱氮除磷目标而实施的升级改造,解决进水中碳源不足的难题.     

考虑质量预测的前摄调度问题模型与算法

为有效描述装配人员水平、工件质量等因素对飞机装配作业质量的影响,并为飞机装配过程建立合理的前摄调度计划,提出支持向量回归（SVR）预测模型和两阶段循环迭代搜索算法. 采集相关历史质量数据,以装配人员水平和工件质量等数据为输入,作业质量为输出训练SVR预测模型. 基于已训练的SVR预测模型,采用基于作业列表禁忌搜索框架对作业列表进行邻域搜索,并通过内嵌人员分配搜索模块的串行调度实现人员配置的优化. 数值实验结果表明:采用SVR预测模型求得的作业质量预测值相较实测值的误差能够控制在5%以内,预测精度最高达到97.38%;两阶段循环迭代搜索算法求解所得模板计划与CPLEX偏差均值保持在9.99%~ 27.54%,与其他前摄调度生成方法相比偏差最小;在不确定性环境中,右移算法在两阶段循环迭代搜索算法所得模板计划中能取得最优或次优的平均装配工期和平均计划偏差. SVR预测模型能够对飞机装配作业质量进行有效预测,而两阶段循环迭代搜索算法则能满足构建飞机装配前摄调度计划的需求.     

苏南太湖流域农村污水PFASs现状及分散式处理设施去除效能

以常州市武进区洛阳镇6座分散式农村污水处理设施为研究对象,分别采集了处理设施总进水、总出水及湿地土壤,共检测出样品中11种PFCAs(全氟羟酸类物质C4?C14)和4种PFSAs(全氟磺酸类物质C4、C6、C8、C10)及MeFOSA(N-甲基全氟辛基磺酰胺)、EtFOSA(N-乙基全氟辛基磺酰胺)、MeFOSE(N-...     

基于叠前资料的新型属性优选算法

为了实现属性优选的定量化评价,提高属性优选的准确率,提出了一种新型属性优选算法,将非线性支持向量回归机(SVR)引入到遗传算法(GA)当中,在适应度评价时,使用SVR建立属性集与储层特征参数的定量计算关系,并且,首次将该新型属性优选算法应用到叠前叠后属性的优选。该方法在胜坨地区沙四纯上段进行应用,一方面避免了基于叠后地震属性的预测方法存在不确定性的问题,另一方面预测出了更加符合地质认识的储层展布结果。     

基于SVR-GA的燃煤锅炉NOx含量软测量研究

燃煤锅炉脱硝反应器入口NOx浓度是锅炉燃烧过程中的一个重要参数,针对常规NOx分析测量仪存在的精确度较低的问题,通过支持向量回归(SVR)算法建立锅炉的NOx排放预测模型,选取均方误差(MSE)作为模型的评估函数,利用遗传算法(GA)对模型参数进行优化,编制程序对NOx排放量进行预测。以某300MW燃煤机组现场数据为基础进行仿真验证,结果表明,在与SVR、BPNN等方法的对比中,GA-SVR所建立的模型在NOx排放量的预测中取得了更优的效果。     

沸石颗粒填料固定床生物膜免曝气污水处理工艺

为降低污水处理能耗,利用沸石颗粒充当生物填料构建固定床生物膜反应器,通过序批式进水—排水的方式使反应器内填料表面生物膜处于交替厌氧—好氧环境,避免了传统污水处理曝气工艺所需的大量能耗,并能有效去除COD和脱氮。该工艺主要原理：在厌氧阶段（进水）,污水与生物膜和沸石颗粒接触,聚糖菌（GAOs）将有机碳源转化为胞内聚羟基烷酸（PHAs）,沸石吸附污水中的NH₄⁺-N。在好氧阶段（排水）,通过聚糖菌、硝化菌和反硝化菌的共同作用,将沸石吸附的NH₄⁺-N转化为氮气,使得生物膜和沸石颗粒得以再生。沸石颗粒固定床生物膜反应器以活性污泥为接种污泥,在序批式厌氧—好氧交替运行模式下,2周内成功启动;长期运行中污水COD、NH₄⁺-N和TN去除率分别为87%、83%和83%,且出水中未检出硝态氮;长期运行后,反应器内生物膜菌群以Thauera、Candidatus competitivebacter、Nitrospira细菌属为主,它们是去除COD和脱氮的关键微生物。     

基于改进粒子群优化LSSVM的污水COD软测量建模

针对在污水处理过程中水质参数(如出水化学需氧量(COD),pH值)变化过程的高度时变性、非线性和复杂性等特点,提出一种基于改进粒子群优化最小二乘支持向量机(IPSO-LSSVM)的软测量模型。该模型将小样本机器学习——最小二乘支持向量机(LSSVM)引入工业污水处理过程水质参数预测,网络训练过程中采用粒子群优化算法,使得该算法能够自适应获取最优超参数,形成IPSO-LSSVM算法,对工业污水处理出水COD参数进行回归预测。实验结果表明:与LSSVM和PSO-LSSVM模型相比,IPSO-LSSVM模型预测结果的均方根误差分别降低了40.9%和30.5%;相关系数分别提高了13.0%和6.6%。这表明IPSO-LSSVM模型在预测精度、收敛速度和抗干扰能力等方面明显优于LSSVM和PSO-LSSVM模型。     

脱膜剂对石英砂表面活性滤膜脱膜效果比较

为解决水厂滤池反冲洗周期逐渐缩短的问题,利用HCl、Na_2SO_3与H_2O_(23)种脱膜剂,对表面滤膜过度增长的石英砂活性滤料进行静态脱膜实验,确定最适脱膜剂投量与脱膜时间,应用于中试动态过滤系统中.利用扫描电子显微镜(SEM)与X射线荧光光谱分析(XRF)对脱膜前后滤料进行微观表征.结果表明:静态实验确定HCl的最适投量为14.6 mg/g,Na_2SO_3与H_2O_2的最适投量均为11.7 mg/g,3种脱膜剂最适脱膜时间均为40 min;中试系统经脱膜剂处理后,滤层空隙率与反冲洗周期均明显提高,HCl脱膜效果尤其突出,经HCl处理后,滤层空隙率由脱膜前的27.7%提高至39.1%,反冲洗周期由脱膜前的33.7 h提高至61.6 h;同时,滤柱内石英砂滤料催化氧化活性并未受到影响,出水水质仍稳定达标.SEM及XRF表征结果表明,滤料表面的滤膜被部分剥离,滤膜表面形貌与元素组成均无明显变化.综合考虑反冲洗周期恢复效果与经济因素,HCl为最优的脱膜剂选择.     

Use of Tetrazolium Salt INT for Estimation of Biological Activity of Activated Sludge Cultivated in SBR Process

The tetrazolium salt 2-（4-Iodophenyl） -3-（ 4-nitrophenyl ） -5-phenyltetrazolium chloride （INT） was used as a tool fi）r estimating the activity of the electron transport system （ETS） in activated sludge in a 40 L sequencing batch reactor （SBR） and domestie sewage as the organic substrate. The activity of INT-ETS during one SBR cycle, and the effeet of the ammonia concentration and the concentration of organic matter influent on the INT-ETS activity were investigated. The results show that： the use of INT is reliable in estimating of biological activity of activated sludge of SBR system; Biological activity of organic matter biodegradation, nitrification and denitrification process in SBR system reduce orderly. Obviously, INT-ETS activity reduces from 232.59 rny/（g · h） to 190. 65 rag/（ g ·h） at first and then decreases to 113.88 my/（ g · h） when influent concentration of COD and NH4＋-N is 300 my/L and 40 mg/L respectively. In addition, various influent Nitrogen （NH4＋-N are 14.5 mg/L and 42.0 my/L） and organic shock loading （COD are 293 mg/L and 685 my/L） experimenntions cure prove that operational conditions have no obvious effect on INT-ETS variation rule. However, the time of the appearance of feature points marking different reaction phase is influenced.     

Preparation and Properties of Modified Sol-Gel Sensing Membrane for Fiber Optic Oxygen Sensor

1　IntroductionWiththerapiddevelopmentoffiberopticsensingtechnology ,moreandmoreattentionhasbeenpaidtothestudyoffiberopticgassensors (FOGS)allovertheworld .FOGShavemanycharacteristicssuchashighaccu racy ,immunityfromthedisturbanceofelectricandmag neticfie…     

基于支持向量机算法的海水藻类生长状态软测量

为了有效监测海水藻类生长状态,采用支持向量机算法对水体中关键表征因子进行软测量.首先采用网格寻优法对支持向量机(SVM)的惩罚因子C和参数σ进行参数寻优,然后利用所得最佳匹配参数通过样本训练,获得海水叶绿素-a浓度的软测量模型.将基于SVM的软测量结果与基于BP神经网络的软测量结果作对比,可以看出,基于SVM的软测量方法具有较好的预测精度和稳定性,可应用于海水藻类生长状态的软测量.