FEFL0W模型在区域水资源优化配置中的应用

结合北京市水资源工作的实际．运用FEFLOW模型对地下水水位时间和空间变化情况进行分析，并将其应用于水资源配置方案比选，水源热泵井群布局，温度场影响预测及地下水溶质运移等方面，对于FEFLOW软件在地下水的研究应用有着科学的借鉴意义。     

符号几何规划及其可行域修正算法

本脱离了影响较广泛的献１、２的思路，不依赖反向几何规划，直接讨论符号几何规划，不增变量个数和约束个数。利用集约化思想构造了一个可行城修正算法。本还对献２中的一个疏漏作了修改，增补了献２的内容。     

顺义新城温榆河水资源利用工程潮白河蓄水区渗漏量研究

顺义新城温榆河水资源利用工程是北京市“十一五”期间规划实施的重要的流域水资源配置工程之一。该项目的实施,对推动北京市水资源的优化配置、联合调度,全面改善水环境质量和生态环境建设具有重要意义。合理的调水规模保证调水不至于全部渗漏补给地下水,满足潮白河奥运场馆周边水面景观效应。合理分析潮白河蓄水区渗漏量对于预测工程补水区间、效果及确定引水总量具有重要意义。     

基于隶属度分离测度SVM决策树层次结构设计方法*

从样本的类空间分布和随机测试样本对每个类别的隶属度两方面考虑,对现有的分离测度进行了改进,并给出了一种基于隶属度分离测度的SVM决策树多类分类算法.实验表明,对于随机测试样本属于每个类别的概率均不相同的多类分类问题,基于隶属度分离测度的SVM决策树在与传统的SVM决策树有着基本相同的分类精度情况下,具有更快的分类速度.     

一种判断类间空间分布情形的有效方法

层次结构设计是层次支持向量机应用中的关键问题,不同层次结构下,层次支持向量机的分类性能有很大差别.分析了层次支持向量机及其存在的问题,提出了一种有效判断类间空间分布情形的简单方法.仿真试验表明,基于该方法设计的层次支持向量机与基于传统方法设计的层次支持向量机相比,具有较高的分类精度.     

基于SVM决策树判别测试点类别的新方法

从测试点的类别判断方式上进行改进，对容易错分的测试点给予多次判别机会，从而降低了SVM决策树的错分累积程度。仿真试验表明，改进的基于SVM决策树判别测试点类别方法与传统的基于SVM决策树判别测试点类别方法相比，具有较高的分类精度。     

三对角方程组的分布并行算法

本文针对三对角方程组的直接并行解法奇偶约化方法，提出计算复杂度比原方法降低的大步长的循环约化交替方法。结合大规模分布式并行计算机系统曙光-2000，给出其分布式并行算法及数值实验结果。     

基于土地利用类型的水均衡方法及应用

水均衡法是一种集总参数方法,地下水均衡要素难于准确预测,导致水均衡法计算结果误差很大,无法满足城市下垫面快速变化下的地下水资源评价与管理的需要。本文提出的基于土地利用类型的水均衡方法以下垫面为研究对象,通过为每种土地利用类型建立相应的水量平衡方程式,间接地计算出地下水补给量。基于2000年北京平原区的土地利用资料,预测多年平均降雨量条件下平原区地下水垂向总补给量为17.4亿m3。     

基于求解大规模界约束问题的三种有效集识别策略的比较

针对大规模界约束优化问题,列举了四种有效集识别策略,每次迭代它们允许多个有效约束的指标加到工作集或从工作集中去掉.在1998年Facchinei等人提出的有效集算法[4]基础上,写出有效集拟牛顿算法(ASNA)框架用于测试不同的有效集识别策略.采用特殊的方法,由非线性无约束问题产生若干界约束极小化的测试问题,通过数值测试发现Facchinei等人同年提出的精确有效集识别函数[5]不适用于本文的ASNA算法,最终分析了其余三种识别策略的优缺点.