含有集约束向量极值问题的最优性条件

在序线性拓扑空间里研究了含有集约束向量极值问题的最优性条件,并建立了充分性和必要性条件.     

太阳线性无力场评注和快速傅氏分析法的应用

首先对30年来用无力场计算太阳活动区磁场方法作了一些评注，特别研究了线性无力场解中的几个误区，提出了准线性无力场方法并探讨了快速傅氏变换在线性无力场计算中的应用，以2000年9月15日NOAA 9165活动区磁场为例，应用3种不同的方法计算出磁力线走向，然后同紫金山天文台赣榆观测站观测的精细Hα图形对比。     

利用高光谱数据进行植被生化成分反演方法研究

高光谱数据包含着丰富光谱信息,能够定量地分析物质成分^[1]。由高光谱数据,可以运用多元逐步线性回归方法反演植被生化组分含量,从而达到监测植被生长状况的目的^[2]。本文具体介绍了多元逐步线性回归方法,及其在氮、木质素和纤维素含量估算中的应用。     

流域水文模型参数识别的现代优化方法研究进展

水文参数优化是水文模型发展中的一个重要部分,针对水循环过程模拟中的流域水文模型参数识别的复杂优化问题,回顾了水文模型优化算法的发展历程,对国内外水文模型参数识别算法的最新进展进行了阐述.介绍了模拟退火算法、遗传算法、SCE-UA、粒子群算法等常用算法的参数设定及一般流程,并对编码遗传算法、单纯形混合加速遗传算法和运用融合技术的几种遗传算法以及其它几种常用算法在新安江模型中的优化结果进行了比较,认为混合加速遗传算法是一种较好的方法.在系统研究现代优化算法与传统优化算法的基础上,建立各种优化算法的融合技术和法则可能是进一步提高参数优化算法性能的方向.     

寒区线性工程沿线冻土区的植被恢复

寒区油气管道、公路、铁路等线性工程占地、建设和开挖对沿线寒区生态环境是一个切割、破碎的过程, 对自然植被和下伏冻土造成了很大的扰动. 管道泄露引发的油污还可引起植被的退化和死亡. 植被覆盖层破坏后改变了原有的地气界面之间的水、热交换条件和力学性质, 反过来又可加速引发下伏冻土和线性工程地基的退化. 基于保护线性工程地基及下伏冻土的目的, 同时顺应环境保护的要求, 目前就寒区线性工程的植被恢复问题已经有许多探索和实践. 当前, 寒区植被恢复注重最低限度的人为介入干预下的自然恢复, 根据线性工程沿线土壤、湿度、营养条件、物种分布和丰度, 视具体情况选择物种, 确定建植方法. 阿拉斯加管道和青藏铁路植被恢复上的经验和方法, 可为拟建的冻土区中俄输油管道项目沿线的植被恢复问题提供科学的参考和借鉴.     

基于BP神经网络的抚河水环境质量评价研究

水环境质量评价中.评价因子和评价等级之间是一种复杂的非线性关系.人工神经网络权重因子可以通过学习自动调节,不需要人为设置权重,能较好的处理复杂的非线性关系.通过构建基于BP(反向传播)算法的人工神经周络模型.对抚河水质进行评价.评价结果与模糊聚类方法得出的结果进行对比可发现,神经网络法可以客现、准确的得出评价等级,同时还可以分析出同一类别河段污染程度的不同,实例证明它是一种较好的水环境质量评价方法.     

连续多通道管监测井成井技术

连续多通道管监测井是一种新型监测井。此种监测井井管无接头、无泄漏、内壁光滑,滤水管现场制作,对位准确;连续多通道管监测井下管可以一次完成,多管到位,并围绕一根连体管从地表填砾、止水,施工方法简单可靠。连续多通道管监测井达到了一孔监测多层地下水目的,为地下水污染监测提供了一种新的技术方法。结合工程实例,介绍了连续多通道管监测井的成井工艺。     

基于AGA的SVM需水预测模型研究

需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度.