基于生态位与遗传算法的智能电网电能质量评估方法的研究

目前对电能质量的评估已经有多种评估方法。生态位是生态系统的一部分,是从生态系统能量与物质的角度对生态系统进行分析。遗传算法是一种模拟基因选择变异的算法。从生态位与遗传算法入手,将生态因素与能量因素引入对电能质量的评估,以期用一种新方法对电能质量评估进行分析研究。     

基于生态位理论的国际承包商竞争力研究

基于组织生态学视角,采用2011 年度国际建筑市场顶级225 家承包商数据,对我国的国际承包商生态位及竞争力进行研究。结果表明我国顶级承包商在国际建筑市场上占有重要市场份额,在国际建筑市场的发展上具有举足轻重的地位,实力不断增强,总体来讲处于竞争优势地位;主要涉足领域包括房屋建筑、能源、交通等传统行业,而对于工业和电讯方面涉及较少,处于竞争劣势地位。针对此情况为中国承包商在拓展国际建筑市场方面提供建议。     

多峰函数优化的自适应小生境克隆选择算法

为了解决de Castro在2000年提出的CLONALG算法在多峰值函数优化时多峰搜索能力弱,训练时间长的问题,提出自适应小生境克隆选择算法（ANCSA）。该算法运用自适应小生镜技术、高频变异算子和小生镜免疫优势选择技术来对原有算法进行改进。新算法具有较强的全局和局部搜索能力,并且搜索时间较短。理论分析和仿真研究结果表明,相比CLONALG算法,提出的算法能够在较短的时间内搜索到所有的全局最优解和更多的局部最优解。     

基于生态位理论的科技园区创业环境模糊综合评价

以生态位理论为基础,从科技园区创业环境的构成要素出发,综合考虑科技园区创业环境的现状和未来发展趋势,选取基础设施环境、创业文化环境、园区管理环境、融资环境、人力资源环境、技术环境、服务环境和政策环境八个维度,构建了科技园区创业环境的评价指标体系,并应用层次分析法与模糊综合评价法建立了模糊层次评价模型。最后,通过实证研究说明了该模型在评价科技园区创业环境中的可行性,以期为科技园区创业环境的完善与优化提供决策依据。     

基于生态位需求的高密度城区鸟类微生境选择研究—以上海市浦东新区世纪大道地区为例

选择上海市浦东新区世纪大道沿线地区作为样地,基于鸟类群落微生境调查,研究鸟类的生态位需求和实际的微生境选择,重点分析鸟类对高密度城区特殊微生境—建筑物/构筑物的选择偏好。结果表明:1)鸟类群落的巢居空间和食性空间生态位需求以及实际微生境主要位于乔木层和地被层;2)立体硬质界面具备成为城市野生鸟类生境的潜力,可作为现有城市生物生境系统的有益补充;3)针对部分城市野生鸟类利用建筑物孔洞筑巢的习性,建议可在建筑立面、雕塑和街道家具的设计中有意识地预留孔洞,为鸟类提供巢居空间。     

基于生态学的工程项目适应性研究

提出了工程项目生态活力的概念,并描绘出工程项目全生命周期生态活力趋势图和曲线图.从工程项目本身来看,其适应性表现在工程项目自身具备较强的生态活力,在项目种群中处于优势地位,而且在项目群落和项目环境系统中的生态位宽度较大、生态位重叠值较小.     

一种自适应小生境分布性保持策略

 小生境技术被广泛应用在多目标进化的分布性保持方面.但是,小生境半径不易控制等限制了其在分布性保持等方面的发展.本文提出了一种自适应小生境分布性保持策略(Adaptive Niche,AN).AN通过对Pareto解集生成最小生成树来自适应调整小生境半径,同时扩大搜索小生境半径并改变计算方法使之能够识别小生境边沿的个体,便于对其修剪与评价.通过与NSGA-II,SPEA2在不同形状测试函数上进行对比实验,结果表明,AN能够对Pareto最优面进行高效地分布性保持.     

小生境蚁群-BP神经网络在大坝变形监测中的应用

针对BP神经网络在大坝监测数据预测模型中后期预测精度不高的问题,基于小生境蚁群算法的智能搜索能力和强鲁棒性、BP神经网络对大量的输入-输出模式的非线性映射关系的学习存贮能力,将两种方法结合,用小生境蚁群算法优化BP神经网络的建模方法建立了水平位移观测数据的预测模型,并与ACA-BP神经网络和传统BP神经网络进行了对比分析。结果表明,本文方法可加快BP神经网络收敛速度、增强局部搜索能力,具有更高的预测精度。     

基于遗传BP算法的神经网络在桩基检测中的应用

文中介绍了传统的遗传算法与BP算法,并分析了它们的不足。提出了一种将遗传算法和BP算法相结合的遗传BP算法,在遗传算法的群体设计中采用小生境技术,防止优秀个体早期退化。并将此方法应用于桩基检测中,实验证明了其正确性和有效性。