基于DNDC模型的东北半湿润区膜下滴灌玉米施肥制度优化

东北半湿润地区玉米生育期内的降雨量通常较多,给田间试验开展施肥制度优化研究带来一定困难。本文结合田间试验结果,利用DNDC模型优化了玉米膜下滴灌施氮次数和施氮比例。其方法是在对DNDC模型参数进行敏感性分析的基础上,分别利用2012和2011年东北膜下滴灌玉米田间试验数据对DNDC模型中作物参数进行率定和验证,最后利用验证后的模型优化出适宜的施氮次数和施氮比例。研究结果表明,对玉米吸氮量和产量影响较大的参数为大气CO_2浓度、作物需水量、降雨量和籽粒C/N等;验证后的模型能较精确模拟玉米的产量和吸氮量,而对玉米的生长动态模拟精确度相对较差;当土壤初始无机氮含量在60 mg/kg时,东北半湿润区膜下滴灌玉米的适宜施氮量为150~200 kg/hm~2,且在玉米抽穗期和灌浆期以1:3的比例施入氮肥可使氮肥的淋失量减少,而产量也可保持在较高水平。     

贵州黄壤地区不同施肥处理及降雨量对玉米产量的影响

为了研究黄壤区不同施肥处理及降雨量对玉米农艺性状及产量的影响,选取2010-2012年间贵州黄壤长期定位监测点中对照、单施常量有机肥、氮磷钾化肥配施及常量有机肥与常量氮磷钾肥配施4个处理,并结合3年作物生长期不同降雨情况进行分析。结果表明:穗粒数与降雨量极显著相关,r=0.425,株高与施肥处理相关性最高,r=0.905,降雨量丰沛年份(2010年作物生长期降雨量888.5 mm及2012年1031.5 mm),玉米产量受降雨量与施肥处理交互影响,增产效果明显;不同施肥处理、降雨量对穗粒数和行粒数影响较明显,以2012年(1031.5 mm)MNPK处理值最高,分别高出2010年(888.5 mm)、2011年(497.3 mm)MNPK处理10%,13%和17%,1%,且高出2012年CK处理58%和18%;高降雨量和MNPK处理增产效果显著,降雨丰沛的2010和2012年,MNPK处理玉米籽粒产量、秸秆产量及生物产量分别高出2011年13%,17%,15%和18%,12%,15%。     

共轭梯度优化算法在水质综合评价模型中的应用

针对水质评价问题，通过在各类水质污染指标浓度区间内生成随机分布样本的方法，并组成足够多的训练、检验和测试用的样本，提出一类新的结构优化算法CG—OBS，CG—OBS过程将最优脑外科（OBS）的结构评价作为目标函数的惩罚项，采用权值衰减的手段实现结构调整，建立了辽河水质综合评价的网络模型；给出了区分不同类别水质的模型分界值样本和模型输出分界值。     

基于事故树法的土坝综合风险计算模型研究

事故树法是工程风险评估中重要分析方法之一,它能对各种系统的危险性进行辨识和评价,不仅能分析出事故的直接原因,而且能深入地揭示出事故的潜在原因;用它描述事故的因果关系直观、明了,思路清晰,逻辑性强,既可定性分析,又可定量分析。本文通过对月塘水库大坝进行实例分析,建立事故树模型,确定大坝破坏的风险失事概率,为大坝管理者提供合理的加固依据。     

基于PCA-GA-XGBoost模型的吉林省水资源承载力评价

为了提高水资源承载力评价的效率和准确性,提出了一种基于主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和极限梯度提升树(XGBoost)的指标评价模型。定义了以水资源、社会经济、生态环境为子系统的14项评价指标;采用主成分分析法对评价指标进行降维处理;基于梯度提升决策树对吉林省2011—2021年的水资源承载力进行评价分析,并利用遗传算法对极限梯度提升树中4个参数进行优化。结果表明：经主成分分析简化评价指标后,PCA-GA-XGBoost模型的相关系数等指标均优于GA-BP、GA-SVM、GA-XGBoost和XGBoost; 2011—2021年吉林省水资源承载力位于0.192～0.724,为先上升后下降再上升趋势,承载力状况逐年改善;利用模型内置的特征值重要度排序功能,识别得出重要度最大的指标为每公顷化肥施用量(0.530 7),是影响吉林省水资源承载力的关键因素。     

不同耕作与灌溉施肥方式对夏玉米水分利用效率的影响

为了探究北京地区夏玉米适宜的耕作和灌溉施肥方式,开展了夏玉米野外田间试验,试验设置了4个处理,分别为不起垄高灌中肥处理(AE)、不起垄低灌高肥处理(BF)、不起垄低灌中肥处理(BE)和起垄不灌低肥处理(CD)。通过测定夏玉米生育期内的土壤含水率、生长及产量指标,研究不同耕作与灌溉施肥方式对夏玉米水分利用效率的影响。研究结果表明:起垄CD处理夏玉米生育期内的土壤含水率变化不明显,不起垄处理夏玉米生育期内的土壤含水率变化明显,在垄作方式相同情况下土壤含水率随着灌溉水量和施肥量的增加而增大;夏玉米产量随着灌溉水量和施肥量的增加而增大,不起垄AE处理的产量最大,为10 768 kg/hm~2,起垄CD处理与不起垄AE处理相比,夏玉米产量减产12.86%,起垄CD处理对夏玉米的产量的影响较小;起垄CD处理与不起垄AE处理具有相同的夏玉米水分利用效率,为2.29 kg/m~3。因此,在试验区种植夏玉米,采用起垄不灌溉低肥的方式可以提高夏玉米的水分利用效率,对夏玉米生长及产量影响较小,可以达到节水节肥的目的。     

基于变步长共扼梯度的快速BP算法

提出了一种适用于神经网络控制器在线学习的BP算法，它用共扼梯度因子λ确定学习的 方向，通过奖惩系数γ调整学习步长η，从而具有高速收敛性、快速跟踪能力及较 强的鲁棒性。最后通过一个4层前馈NN网络对标准控制序列进行学习仿真，证实了该算法的 优越性。     

基于梯度自适应优化的入库流量数据平滑算法研究

为了解决入库流量等时序数据跳变而影响对数据变化趋势规律判断的问题,结合水量平衡原理计算入库流量现实存在跳变的局限性,提出了梯度自适应迭代平滑算法,设计了数据序列光滑度评价计算方法,并阐述了其详细的计算原理和计算步骤.以三峡水库实际计算入库流量为例,将梯度自适应迭代平滑算法的平滑过程分别与3点、5点、7点线性平滑,5...     

基于梯度正则化联合重构河流水质模型多项参数

为识别河流水质模型参数,首先采用Crank-Nicolson有限差分格式离散控制方程,其次通过附加终端观测值,设计梯度正则化算法重构河流水质模型的多项参数。结果表明,不管是顺直河流的常系数模型,还是天然的线性相关或者线性无关的变系数模型,梯度正则化方法均能快速有效识别模型参数;初值和测量误差对参数重构影响较小,充分证明梯度正则化算法是一种有效稳定地反演河流水质模型参数的方法。     

基于广义简约梯度算法的落差指数法参数优选

传统落差指数法计算中存在多变量、非唯一解的问题,为此,提出了将落差指数法参数优选问题视为非线性约束优化问题。以长江大通水文站为例,利用广义简约梯度算法求解落差指数法中的参数,并将计算结果与传统方法进行了精度对比。结果表明：该算法准确度高且实用性强,实现了参数的全部优化并得到最优解,提高了流量整编精度,简化了计算步骤且不需要人工干预。该方法可为落差指数法的参数求解提供新思路。     

基于二元决策图的故障树分析方法

传统故障树分析的二元决策图方法受变量排序影响很大,可能使运算量和运行空间过大。为此,提出在故障树预处理的基础上,使用直接生成法以简化二元决策图的生成过程。该方法避免了变量排序的影响,提高了复杂故障树的分析效率。计算中首先通过结构化简和线性时间算法模块化完成预处理,然后将直接生成法应用于各个模块进而应用到整个故障树。最后将此方法与模块连接法、相邻底事件优先法进行实例比较,证明其生成二元决策图的规模更小且运算量更少。     

基于决策树方法的杨凌示范区水体提取分析

以陕西省杨凌示范区为研究区,利用LANDSAT影像以及DEM影像数据,分析研究区影像光谱特征,选择合适的分类方法以及建立合适的模型,对研究区遥感影像进行决策树分类,在地图上选取500个抽样点,通过实地考察,记录选样点的数据,统计抽样点的水体类型。实验表明决策树分类法大幅度提高了分类的精度,可以满足生产需要。     

改进决策树模型支持下的饮用水水源地健康风险评价

为了解决传统水环境健康风险评价模型中存在的忽略污染物浓度和时效性问题,基于决策树的分类思想方法,引入熵权法确定各指标的权重值大小,提出决策树综合评价模型,并应用于2009年FZ市饮用水水源地水环境健康风险评价。结果表明,2009年该市饮用水水源地水环境健康风险值为6.215×10-5,处于Ⅲ级、中风险状态,小于传统模型的计算结果(7.833×10-5)。认为虽评价结果为同一风险等级状态,但研究建立的综合模型可提高评价的准确度和精度。     

基于改进单亲遗传算法的树状管网布置优化

改进单亲遗传算法采用Kruskal算法和Dijkstra算法进行群体初始化代替随机群体初始化过程;采用赌轮盘选择和单亲换位算子作为主要遗传算子,取消选择率、换位率和单亲逆转算子,使算法结构更加简洁明了;增设单一化的最优群体,并自动更新最优群体适应度值的下限。研究表明,通过一系列改进,在同样能获得最优解的前提下,程序运行时间由70s缩短到5s,最大遗传代数由500代以上缩短到100代以下,改进单亲遗传算法（ISPGA）的性能提高显著。     

基于多模糊参量的水量最优调度决策模型研究

为使水资源得到合理利用,减少不必要的经济损失,本文以模糊理论及运筹学理论为基础,并利用梯形模糊理论重心法对模糊参量进行去模糊化,构建了基于多模糊参量的水量最优调度决策模型。研究表明:该模型对济南市分水岭水厂水量调度进行应用是可行的。通过对调水订购费W及需水量M的去模糊化,使调水总费用期望值最小,得到了更加合理的调水周期及调水量。该成果可为水库调水、生产性企业用水、自来水厂供水、油库存贮等提供参考与借鉴。     

基于EM算法的树状注水管网优化设计

针对油田系统中的树状注水管网的拓扑优化问题,以最小管网造价为目标函数,以站、间、井的隶属关系惟一性及服务能力等为约束条件,建立优化数学模型。尝试利用一种新型优化算法——类电磁机制算法对模型进行求解,该方法以站、间的空间位置作为带电粒子,在若干带电粒子形成的电场中,粒子受力移动以更新管网的拓扑结构及站、间规模,实现对管网造价的优化。运用实例进行优化验证,优化后的管网造价与原管网的布局造价相比降低了15.28%,充分表明了EM算法在油田树状注水管网拓扑优化方面的有效性。     

一种基于满意度方法的建筑工程索赔决策模型

本文在对索赔问题进行全面系统分析基础上，提出一种索赔主体对索赔事件的不确定性分析模型和决策满意度模型，并进一步讨论了索赔主体优选索赔方案作为索赔报告提出的方法。     

基于遗传算法的水库防洪调度决策支持系统

本文以辽宁省省级防洪调度决策支持系统建设为背景,提出基于遗传算法的水库防洪调度决策支持系统,该系统具有较强的科学性、灵活性和实用性。     

基于改进PSO-RF算法的大坝变形预测模型

针对传统随机森林参数寻优方法的不足,引入均衡惯性权重和自适应变异对粒子群优化算法进行改进,提出了一种基于改进粒子群优化算法和随机森林算法(改进PSO-RF算法)的大坝变形预测模型。实例验证结果表明,在计算效率方面,与传统网格搜索法相比,改进PSO-RF算法显著提升了模型的寻优速度;在预测精度和稳定性方面,基于改进PSO-RF算法的大坝变形预测模型明显优于长短期记忆网络、支持向量机和BP神经网络模型。     

基于蒙特卡洛树搜索的土石方动态调配算法及验证

针对堆石坝填筑进度控制以及土石方动态调运问题,受AlphaGo-Zero的启发,本文提出了一个基于蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo tree search,MCTS)的土石方智能动态调配模型。该模型以当前累计填筑工程量、紧邻前一月份完成工程量以及当前月份为状态,用各月填筑工作面对应的填筑可达强度约束动作空间,综合考虑节点工期、总工期、坝面施工机械费用和土石方调运费用等因素构造奖励函数。此外,结合本文研究问题的特点,对MCTS迭代中的上限置信区间算法(upper confidence bound apply to tree,UCT)进行了改进和比较分析,最后以一个工程实例对本文提出模型的有效性进行了验证分析。结果表明,与施工仿真相比,以MCTS为框架的土石方动态调配模型的计算分析时间大大减少,为土石方动态调配问题提供了新的模型与手段。