基于人工生态系统优化算法的组合生长需水预测模型

为提高需水预测精度,拓展生长模型在需水预测中的应用,提出基于人工生态系统优化(AEO)算法的组合生长需水预测模型。结合实例,选取6个标准测试函数在不同维度条件下对AEO算法进行仿真验证,并与鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、教学优化(TLBO)算法和传统粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行比较。基于Weibull、Richards、Usher 3种单一生长模型构建Weibull-Richards-Usher、Weibull-Richards、Weibull-Usher、Richards-Usher 4种组合生长模型,利用AEO算法同时对组合模型参数和权重系数进行优化,提出AEO-Weibull-Richards-Usher、AEO-Weibull-Richards、AEO-Weibull-Usher、AEO-Richards-Usher需水预测模型,并构建AEO-Weibull、AEO-Richards、AEO-Usher、AEO-SVM、AEO-BP模型作对比,以上海市需水预测为例进行实例验证,利用实例前30组和后8组统计资料对各组合模型进行训练和预测。结果表明,在不同维度条件下,AEO算法寻优精度优于WOA、GWO、TLBO、PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力。4种组合模型对实例预测的平均相对误差绝对值、平均绝对误差分别在0.94%~1.17%、0.30亿~0.37亿m³之间,预测精度优于AEO-Weibull等其他5种模型。4种组合模型均具有较好的预测精度和泛化能力,表明AEO算法能同时有效优化组合生长模型参数和权重系数,基于AEO算法的组合生长模型用于需水预测是可行和有效的。     

基于混合核SHTS-SVM的年径流预测

为提高年径流预测精度,利用同热传递搜索(SHTS)算法对混合核支持向量机(SVM)关键参数和混合权重系数进行优化,提出混合核SHTS-SVM年径流预测模型。通过6个不同维度的标准测试函数对SHTS算法进行仿真验证,并与当前寻优效果较好的教学优化(TLBO)算法、灰狼优化(GWO)算法进行对比验证。利用两个年径流预测算例对混合核SHTS-SVM模型进行实例验证,并与多项式核SHTS-SVM、高斯核SHTS-SVM及SHTS-BP模型预测结果进行对比。结果表明:SHTS算法寻优精度优于TLBO、GWO优化算法,具有较好的极值寻优能力和稳健性能。混合核SHTS-SVM模型综合了多项式全局核函数和高斯局部核函数二者优点,在预测精度、泛化能力等方面均优于对比模型,具有较好的实际应用价值。     

海河干流水质现状评价

采用单因子评价法和水污染指数法对2021年海河干流上7个点位进行取样分析,监测项目为《地表水环境质量标准》（GB 3838-2002）表1中的24项评价指标。对海河干流各断面的年均值进行评价,并进行枯水期和丰水期对比。结果表明,海河干流水质2021年比2016年得到了显著改善,2021年海河干流上游水质平均值符合地表水Ⅲ类标准,完成水功能区水质达标要求;下游全年水质劣于Ⅴ类标准。丰水期受雨后排污影响,上游水质劣于枯水期,下游水质优于枯水期。海河干流的主要污染物为化学需氧量。     

基于WPT-ISO-RELM模型的月径流时间序列预测研究

为提高月径流时间序列的预测精度,提升基本蛇群优化(SO)算法搜索能力,同时提升正则化极限学习机(RELM)预测性能,提出了小波包变换(WPT)-改进蛇群优化(ISO)算法-RELM预测模型。首先,利用WPT将月径流时间序列分解为低频分量和高频分量;其次,通过构建8个RELM超参数寻优适应度函数对ISO寻优能力进行检验,并与SO算法、灰狼优化(GWO)算法、变色龙群算法(CSA)、鲸鱼优化算法(WOA)、樽海鞘群体算法(SSA)、侏獴优化算法(DMO)、粒子群优化算法(PSO)的优化结果作对比;最后,建立WPT-ISO-RELM模型,并构建包含WPT-SO-RELM在内的17种模型作对比模型,通过黑河流域莺落峡水文站、讨赖河水文站2个月径流预测实例对各模型进行验证。结果表明：(1)ISO寻优精度优于SO、GWO、CSA、WOA、SSA、DMO、PSO,通过关键参数的改进,能有效提升ISO的极值寻优能力和平衡能力;(2)WPT-ISO-RELM模型对莺落峡水文站、讨赖河水文站月径流预测的平均绝对百分比误差分别为0.854%、0.447%,平均绝对误差分别为0.245、0.068 m     

基坑变形预测的改进供需优化算法-指数幂乘积模型

为提高基坑变形预测精度,提出改进供需优化算法-指数幂乘积基坑变形预测模型(ISDO-EPP模型)。通过6个标准测试函数和3个应用实例对ISDO算法的寻优能力进行验证,并与基本供需优化(SDO)算法、鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、蛾群算法(MSA)、粒子群优化(PSO)算法的寻优结果进行比较。以3个基坑沉降预测为例,通过自相关函数法和虚假最邻近法确定各实例延迟时间和嵌入维数,构造输入、输出向量对各模型进行训练和预测。结果表明,ISDO算法搜索能力优于SDO等5种算法,具有较好的寻优精度、全局搜索能力和稳健性能。ISDO-EPP模型对3个实例预测的平均相对误差绝对值分别为0.73%、3.36%和1.33%,均优于ISDO-SVM、ISDO-BP模型,表明ISDO算法能有效优化EPP模型参数,ISDO-EPP模型用于变形预测是可行和有效的。     

鞍山市重要水质站水质分析与评价

地表水国家水质站的水质反映了国家重要江河湖泊水资源的基本情况,因此对重要水质站的水质进行监测分析与评价是必不可少的。本文通过连续流动分析法分别检测了鞍山市三岔河、文家街、张荒地大桥、岫岩、高家、海城等重要水质站水质在丰水期(7—9月)、平水期(10—11月)以及枯水期(12月—次年2月)高锰酸盐指数(CODMn)、氨氮(NH3-N)、总磷(TP)以及总氮(TN)的浓度,通过单因子水质标识指数法和综合水质标识指数法,计算得出6个监测断面水质的主要污染因子均为TN,综合水质均较好,除TN外,其余指标基本上均能达到其对应的辽宁省水功能区水质目标。     

汉江中下游丰枯水期水质时空变化特征

为探究汉江中下游丰、枯水期水质时空变化特征,于2019年6月丰水期和2020年1月枯水期对汉江中下游(丹江口-武汉段)开展全面调查,布设了18个干流采样断面和2个支流采样断面进行采样和分析,并采用综合污染指数法和综合营养状态指数评价法对水质进行评价.研究结果表明:汉江中下游干流综合污染指数在丰、枯水期整体表现为无显著性...     

改进WOA-指数幂乘积模型在基坑变形预测中的应用

为提高基坑变形预测精度,提出基于拉普拉斯交叉算子(LX)改进的鲸鱼优化算法(LXWOA)优化的指数幂乘积(EPP)基坑变形预测模型。选取4个标准测试函数对LXWOA进行仿真验证,并与基本鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、正弦余弦算法(SCA)、粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行比较。利用LXWOA对EPP模型的指数参数进行优化,构建LXWOA-EPP变形预测模型,并构建WOA-EPP、GWO-EPP、SCA-EPP、PSO-EPP模型与LXWOA-SVM、LXWOA-BP模型作对比,以文献基坑监测数据为例进行实例研究,分别利用自相关函数法和虚假最邻近法确定实例延迟时间和嵌入维数,构建模型输入、输出向量,利用实例前15期和后3期监测数据对各模型进行训练和预测。结果表明:LXWOA搜索能力优于WOA、GWO、SCA和PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力。LXWOA-EPP模型对实例预测的平均相对误差绝对值、平均绝对误差、均方根误差分别为0. 18%、0. 008 mm、0. 009 mm,均优于WOA-EPP等6种模型和文献预测精度,表明LXWOA能有效优化EPP模型参数,LXWOA-EPP模型用于变形预测是可行和有效的,模型及方法可为其他相关预测研究提供参考。     

鞍山市海城河水质演变及主要参数间相关性分析

科学评价海城河水质现状和研究水质的演变趋势,对海城河水系污染治理具有十分重要的意义。本文选取海城河上游红土岭监测断面和下游海城监测断面丰水期、平水期和枯水期监测数据进行分析,并通过皮尔森相关系数对水质各参数之间的相关性进行分析。结果表明,海城河主要污染物为总氮,丰水期总氮超标情况要优于平水期和枯水期,在总氮不参评的情况下,水质良好;溶解氧、高锰酸盐指数、五日生化需氧量、化学需氧量、总磷、总氮之间以及与水温、水位、流量之间都存在一定的相关性,诠释了不同时期不同条件下的水质演变机理,部分参数受水温影响较大,说明水质好坏也受季节的影响。研究成果可为研究区域性水质长效管理、水质治理提供重要支撑。     

改进灰色关联分析法在淠河水环境质量评价中的应用

灰色关联分析法是通过计算评价因子的实测浓度与各级水质标准的关联度,以确定水环境质量的级别.应用改进的灰色关联分析法对2007年六安市淠河水质进行全面评价与分析.不仅采用"中心化"方法进行数列的无量纲化处理,还运用点到区间距离法计算关联系数,克服了传统灰关联分析法的不足,使评价结果更为合理和可行.结果表明:2007年度,窑岗嘴大桥和大店岗断面的水质均为Ⅰ类,光华厂渡口和新安渡口断面的水质级别均为Ⅰ类,各监测断面水质较清洁.2007年度,新安渡口断面在丰水期、平水期、枯水期的水质依次属于Ⅰ、Ⅰ、Ⅰ级,水质较清洁,水期对水质影响不大.     

改进鲸鱼算法在多目标水资源优化配置中的应用

为了使鲸鱼优化算法(WOA)能更好地解决复杂多目标水资源优化配置问题,首先采用Logistic映射进行种群位置初始化,提高初始化种群位置的质量,并加入惯性权重增强局部搜索能力,从而实现对WOA的改进;其次,将改进后的鲸鱼算法(AWOA)应用于以经济效益和社会效益最大(缺水量最小)为目标的邯郸市水资源优化配置模型;最后,以求解所得Pareto前沿中缺水量最小为特殊偏好,将AWOA与WOA和粒子群算法(PSO)从迭代过程和求解结果上进行了对比分析。从迭代过程来看,AWOA比PSO和WOA能够以较快的速度收敛,WOA收敛速度最慢;从求解结果分析,由AWOA所得经济效益和社会效益均优于由WOA和PSO所得结果。因此,AWOA在收敛速度和收敛精度上均得到了较大幅度的提升,其应用于多目标水资源优化配置求解是可行和有效的。     

基于改进模糊层次分析法的龙华港水系水质综合评价

采用改进的模糊层次分析法,构建水质评价模型,分别对龙华港水系10条河道的13个断面2011年4月（非汛期）和8月（汛期）两个时段的水质监测数据进行评价。结果表明：大部分河流水质达标,汛期水质好于非汛期;评价结果与运用传统方法得到的评价结果基本吻合,并能反映出同一级别下不同断面的水质优劣情况,与实际情况相符合。     

官厅水库水质评价及时空变化特征

针对官厅水库水质评价缺乏时空整体性动态分析的问题,选取2010—2017年官厅水库7个断面的7项污染物指标监测数据,采用主成分分析法、反距离权重法、Spearman秩相关系数法对官厅水库开展水质评价与时空变化特征分析。结果表明:水环境中有机污染与可还原污染并存,以氮磷元素为主导致的水体富营养化是当前水库面临的最主要污染问题;官厅水库水质污染存在明显的区域性特点,出库区域水质较好,入库区域附近水质较差;年内不同时期官厅水库水质状况为汛期优于非汛期;2010—2017官厅水库总体水质变化情况波动较大,各断面水质年际变化呈现出不同规律。建议对水库水质实行分区管理,上游削减氮磷污染物的同时增大入库水量,入库区域扩大人工湿地。     

天生桥一级水电站土石过水围堰设计

天生桥一级水电站土石过水围堰在二级水电站库区修建，具有轴线长，基础复杂，深水填筑等特点，在设计，施工过程中，通过堰型选择，采用高喷板墙，振冲碎石桩，混凝土楔型体护面等新技术，较好地解决了防渗，堰基稳定和度汛保护的难题，由于标书提供的水位流量关系指标较实际运行值相差较大，且受到已建二级水电站运行水位制约，１９９５年单洞度汛中，下游围堰堰脚局部遭到淘刷，但上，下游围堰安全度汛，保护了截流成果和大坝基坑     

基于正态云-模糊可变耦合模型的水环境质量评价

水环境质量评价作为了解和分析水环境现状及问题的基本内容,是河流规划、治理和管理的重要依据。针对水环境质量评价存在的模糊性、随机性和最大隶属度不严谨等问题,提出正态云-模糊可变评价耦合模型。模型对模糊边界问题进行定量化处理,确定隶属函数和识别水质级别,并采用最小相对熵原理计算组合权重。运用该模型评价秦淮河流域2016年的水环境,评价结果同单因子指数评价法、模糊综合评价法和云模型评价法进行对比。结果表明:正态云-模糊可变耦合模型更加合理、有效可靠;模型级别特征值H分析表明秦淮河上游和秦淮新河段汛期水环境大部分优于非汛期,但同时也表现出城镇工业、生活等污染特征;内、外秦淮河段,汛期河岸的污染物排入河流中,故汛期水环境劣于非汛期,表现出典型的城市生活及餐饮等"三产"污水污染特征。研究方法和结果对地区和流域的水环境质量评价和研究具有一定的借鉴和指导意义。     

Study on the pollution of urban scenic water body by municipal drainage in flood season and its control planning

In this article, based on river quality simulation and system optimization, a water quality model was established for scenic river after rainfall discharge in flood season, with the target of making water pollutants meet the standard in priority and saving expenditure on pollution control. With the principle of reducing sewage from combined sewage pumping station and heavily polluted initial rainwater, a mathematical multiobjective planning model was constructed for rain sewage pollution control in flood season, and one scenic river in a northern city was taken for simulation example. The results show that： the optimization result meets the requirements of planning, among which, sewage reduction from the combined pumping station accounts for 17.38% in the total reduction of rain sewage, and the reduction in the heavily polluted rain water accounts for 77.24% in the total reduction of rainwater pumping station. The planning scheme can provide theoretical basis for pollution control of scenic river in flood season, and for rational reconstruction and layout of outfalls along two banks of the river.     

新型萤火虫算法-投影寻踪模型在区域人水和谐评价中的应用

为科学评价区域人水和谐状况,构建新型萤火虫算法(NFA)-投影寻踪(PP)评价模型。以文山州2006-2018年资料为例进行实例研究。选取8个典型测试函数对NFA进行仿真验证,并与教学优化(TLBO)等4种优化算法的仿真结果进行对比。从水资源、经济社会、生态环境3个方面遴选16个指标构建区域人水和谐度评价指标体系和分级标准,在各分级标准阈值间采用随机内插的方法生成样本构建人水和谐度评价投影目标函数,利用NFA优化求解该目标函数的最佳投影向量,构建NFA-PP模型对研究区2006-2018年人水和谐状况进行评价。结果表明:NFA寻优效果优于TLBO等4种算法,具有较好的寻优精度、极值寻优能力和全局搜索能力。NFA-PP模型对实例2006-2011年人水和谐度评价为"不和谐",2012-2016年评价为"基本和谐",2017-2018年评价为"较和谐"。2006-2018年文山州人水和谐度呈上升趋势,且上升趋势显著。