基于单纯形粒子群—支持向量机模型的土坝测压管水位预测方法及应用

针对土坝渗流安全监测模型中测压管水位与其影响因子之间非线性关系复杂、模型因子选择难度较大的问题,采用支持向量机模拟测压管水位与其影响因子之间的非线性映射关系,并采用单纯形粒子群算法对支持向量机中的核参数、惩罚系数及不敏感损失因子进行优化,建立了土坝测压管水位预测的单纯形粒子群—支持向量机模型（SMPSO-SVM）,通过与多元线性回归模型、逐步回归模型、遗传回归模型及最小二乘支持向量机模型进行对比,表明SMPSO-SVM预测模型预测精度高、稳定性好。     

城市水资源短缺风险评价模型及预测模型研究

水资源短缺风险的评价、等级的划分及其预测模型对促进城市水资源的高效利用、可持续发展等均具有重大意义。以北京市为例,依据其水资源特点,考虑其供需情况,提出了影响北京市水资源短缺的风险因子分别为人口规模、气候条件、管理制度、水体污染以及回收利用率,进而采用层次分析法、模糊综合评价及BP神经网络算法等理论,对北京市2011～2015年间水资源短缺风险进行了预测分析,并提出了缓解北京市未来水资源短缺风险的主要途径为合理控制人口规模和加强水资源管理。     

PSO-SVM模型在黑龙江省水资源承载力评价中的应用

针对水资源承载力评价预测涉及多因素综合指标的问题,采取粒子群算法对支持向量机模型中影响较大的训练参数惩罚因子C和核参数σ进行优化,建立了基于PSO-SVM的水资源承载力预测模型,根据指标等级标准构造训练集数据,对黑龙江省2017年水资源承载力进行评价。结果表明,黑龙江省2017年水资源承载力指数位于0.423 4～0.709 2之间,部分地区水资源承载力处于Ⅱ级,承载能力较弱,仍有较大提升空间。     

基于麻雀搜索算法优化支持向量机的区域水资源安全评价

针对我国水资源安全评价问题，结合支持向量机(SVM)对小样本、非线性问题分类效果好的特点，用麻雀搜索算法(SSA)对支持向量机的惩罚因子(C)和核函数参数(g)进行优化，建立基于麻雀搜索算法优化的支持向量机模型(SSA-SVM)用于区域水资源安全评价，以洛阳市某区域为例进行研究。结果表明，SSA-SVM法与T-S模糊神经网络法得到的评价等级结果基本一致，SSA-SVM模型具有寻优速度快，不易陷入局部最优等特点，可用于区域水资源安全评价。     

粗集-支持向量机模型在水质评价中的应用

针对影响水质评价效果的因子众多,通过应用粗集理论约简影响因子并提取核心因子,利用支持向量机模型进行回归分析进而识别水质等级.以济南市实测数据为例进行计算,并与模糊综合评价方法进行对比.结果表明,此模型识别的评价等级更准确、更科学,为水质评价提供了可供借鉴的新方法.     

基于支持向量机的风速预测模型研究

由于风速的随机性很大,风速大小的影响因素较多,风速预测的准确度不高.针对这种现象,该文基于支持向量机(SVM)理论,结合风速资料,建立支持向量机(SVM)预测模型来进行短期的风速预测,由支持向量机预测模型得到的预测风速与实际风速基本一致,预测效果较理想,预测的平均绝对百分比误差为10.07%,验证了支持向量机预测模型在风速短期预测中的可行性.     

新老混凝土粘结强度SVR模拟预测研究

将支持向量机用于对新老混凝土粘结强度影响因子模拟和抗剪切强度预测分析，结果表明，支持向量机回归模型SVR具有训练速度快、泛化能力强的特点，对高温后新老混凝土粘结面的强度的模拟和预测比较准确，同时能够很好地描述因子的作用规律。     

基于改进自适应遗传算法的大坝变形支持向量机预测模型

针对支持向量机模型预测大坝变形的核心为选取惩罚因子C和核函数参数σ的问题,以及标准遗传算法可能存在收敛局部小而最后得不到全局最优解、收敛速度慢等缺点,采用改进的自适应遗传算法对参数进行寻优。实例应用表明,与自适应遗传算法的支持向量机模型和统计模型相比,改进的自适应遗传算法的支持向量机模型推广能力和泛化能力更好,从而证明该预测模型具有可行性和实用性。     

基于FOA和LS-SVM的风电场风速预测研究

针对目前最小二乘支持向量机选取核参数和惩罚因子的各种方法尚存在着一定的局限性,文章采用果蝇优化算法对参数进行优化选择,提出了基于果蝇优化算法与最小二乘支持向量机结合的风速混合预测方法。对新疆某风电场为期5天的240个(采样间隔0.5 h)实测风速值进行了仿真测试,利用建立的预测模型,对第5天的风速值进行预测,预测结果的平均绝对百分比误差仅为8.32%。将其与单纯的LS-SVM模型和基于网格搜索优化的LS-SVM模型的预测结果作了对比,仿真结果验证了基于果蝇优化算法和最小二乘支持向量机混合预测模型的可行性和果蝇算法对最小二乘支持向量机参数优化的有效性。     

基于粒子群算法优化支持向量机的 专用工程费用量化研究

针对电力专用工程费用的复杂性且易受各种因素影响的问题,以某地区专用工程数据为基础,参考国内其他地区的收费标准,提出了一种基于粒子群算法优化支持向量机的专用工程费用预测。通过历史的专用工程费用数据样本对支持向量机进行训练,利用训练的模型对专用工程费用进行预测。同时用粒子群优化算法优化支持向量机的关键参数,提高专项工程费用的预测精度。     

南通市水资源供需平衡与承载力研究

近年来,江苏省南通市水质性缺水和季节性缺水问题严重制约了社会经济的发展。为实现可持续发展,利用2015、2020、2030规划年南通市用水和供水系统的水量数据,分析了水资源供需平衡,建立了水资源承载力模型,并以总人口数为目标函数,求解最优化目标。最后通过情景模拟,探讨了不同组合(水量、水质、供水季节)、不同阶段的水资源承载力。结果表明,未来南通市水资源将出现超载情况,2015年可能出现水质性缺水问题;2020年水质问题有所改善,季节性缺水逐渐出现;2030年季节性缺水问题凸显。     

基于可信性规划的昆明市水资源优化配置模型

针对缺水型城市水资源配置过程中存在的不确定性和复杂性等问题,建立了基于可信性规划理论的模糊机会约束规划模型,同时设计了基于模糊模拟的鱼群算法进行求解,并将其应用于昆明市水资源优化配置中。在模拟模型中各规划水平年的可信性均达到决策需要数值,表明昆明市整体在决策需要置信条件下处于可持续发展状态,缺水环境影响下的水资源配置结果满足城市发展需求。在配置中决策者可设定不同的置信水平进行分析评价,在风险和收益两方面的中间确定平衡点,使最终决策方案尽可能为最优解。     

区域虚拟水与产业系统协同度研究

基于用水效率及协同学理论构建了虚拟水与产业系统协同度模型,研究了北京市虚拟水与产业系统间的协同程度。结果表明,北京市农业部门直接用水系数和完全用水系数远大于其他产业部门,即农业部门用水效率低,虚拟水使用量高,1992~2010年北京市各部门用水系数在整体上呈下降趋势,而虚拟水净输入量不断增加;北京市虚拟水—产业系统1995~1997、2007~2010年发展协同度低,其余年份虚拟水与产业系统协同度较好。该研究结果对于区域水资源管理具有一定的参考意义。     

基于支持向量机的水电站中长期径流组合预报

中长期径流预报是充分利用水资源、实现水电站优化运行的重要环节。以金沙江中游龙盘电站为研究对象,分别采用自回归滑动平均模型、最近邻抽样回归模型、BP神经网络建立了该水电站月径流预报模型,在分析三种模型预报结果具有一定互补性的基础上进一步建立了支持向量机分月组合预报模型。统计结果表明,与单一预报模型相比,该组合预报模型具有更高的精度和稳定性,为寻求水电站径流预报规律和制定中长期调度计划提供了技术支持。     

基于支持向量机的合流制溢流判别方法及应用

识别合流制管网溢流特征是城市水环境治理工作的重要依据,也是城市给排水研究的难题。为此,基于支持向量机算法与SWMM模型进行耦合分析场降雨事件合流制溢流特征。以北京市通州区海绵城市建设试点区域内一片老城区为例,通过建立SWMM模型构造数据集训练得到SVM模型,对历史127场降雨事件进行溢流特征识别,在训练期、测试期精度分别达到93%、89%,表明基于支持向量机的算法精度可靠,结果符合实际,能作为一种新的手段识别合流制管网溢流特征,为海绵城市规划设计、防灾减灾与水环境治理工作提供了理论依据。     

海绵城市建设条件下的雨洪水利用潜力计算

针对大部分北方城市同时受洪涝灾害侵袭及水资源短缺问题,以水量平衡为基础,建立雨洪水利用潜力计算模型,以济南市为例,计算了2016、2017、2020、2030年在不同日用水量情景下的雨洪水可利用量,对比分析海绵城市建设对雨洪水利用的影响。结果表明,济南市城区雨洪水利用潜力较大,海绵城市建设可大幅增加雨洪水利用量,同时降低城市防洪压力,为海绵城市建设提供了基础依据。     

基于文化粒子群算法的三亚市水资源优化配置

为解决三亚市水资源时空分布不均、部分地区缺水现象严重的问题,建立了系统总缺水量最小、供水效益最大的多目标水资源优化配置模型;并应用新型智能文化粒子群优化算法,对2010年为现状水平年,2020、2030年为规划水平年的多年平均情况下的水资源配置方案进行了模型求解。结果表明,规划水平年缺水率不断下降,基本实现了总缺水量最小的目标,可见优化配置有效缓解了三亚市用水紧张的问题,具有一定的借鉴意义。     

基于因素分解模型的北京市工业用水变化分析

为探寻北京市工业用水变化机理,采用对数平均迪氏指数技术（LMDI）构建了工业用水的影响因素分解模型,分析了北京市1996~2008年工业用水状况,并将其影响因素分解为产出效应、结构效应和技术效应。结果表明,产出效应对水资源利用有明显的拉动作用;技术效应对水资源利用有明显的抑制作用,是取水量下降的主要因素;而产业结构效应对节水贡献不明显。可见加强节水技术创新与应用,深入优化产业结构是未来北京市保障工业用水安全的关键。     

宝鸡市水资源开发利用管理

从水资源、用水结构、水资源开发利用程度等方面,分析了宝鸡市水资源开发利用的现状。指出了水资源开发利用中存在的水资源短缺、水质污染严重、地下水超采引发的环境地质问题、制度缺陷等问题,进而提出了宝鸡市水资源合理开发利用的对策。