基于免疫进化算法优化的灾情评估指数公式及效果检验

在分析灾情评估指标特征的基础上,提出了一种适用于多指标的灾情评估普适公式;对不同的评估指标及其分级标准,用免疫进化算法对公式中参数进行优化,得到对不同灾情评估指标及评价标准适用的指数公式。公式用于我国部分省市和地区的多种自然灾害的灾度评价,评价结果比较符合实际。该公式具有可比性、普适性和简单实用的特点。     

基于遗传算法的暴雨强度公式参数的优化

遗传算法是模型参数优化的一种有效方法。将遗传算法应用于北京市郊区不同重现期的暴雨强度与降雨历时关系式中参数的优化,并与传统回归法和优选回归法的优化效果进行了分析比较。实例计算结果表明：遗传算法用于暴雨强度公式中的参数估计精度高于传统回归法和优选回归法的参数估计精度。该方法具有直观、简便和实用特点。     

信息替换的均生函数主分量多步预测

提出随着时间的推移，用新信息取代旧信息的“限定记忆”的时间序列数据处理方法。且仅对均生函数外延矩阵的前Ｌ阶方阵作主分量分析，用数目较少又包含主要信息量的主分量因子对时间序列建模。该方案用于四川省２８个县市的年平均气温的多步预测值与实况值相对误差均在±４％以内，表明该方案用于气温多步预测是有效的。     

人工神经网络在大气环境质量评价中的应用

应用人工神经网络理论，建立了城市大气环境质量的Ｂ－Ｐ网络评价模型，该模型应用于宜宾市１９８５－１９８９年大气环境质量评价结果表明，人工神经网络用于大气环境质量评价是一种新的评价方法。     

自然灾害时间分布序列的分形特征探索

通过采用分形理论中的Ｓｍａｌｌｅｙ法对中国历史上的旱、涝、飓风和地震４种自然灾害时间分布序列的分数维进行了计算，初步证实了自然灾害的时间分布在一定范围内的无标茺性。无标度区的跨度及相应的分形维数可作为自然灾害自组织程度的量度。     

基于联系数的水质评价物元模型

物元模型是对事物特征进行数学描述的一种模型.事物的特征分为确定性的和不确定性的,采用联系数来描述水质特征的不确定性的方面,从而建立了基于联系数的水质评价物元模型,并结合水环境质量评价具体说明模型的使用方法.案例分析表明,联系数的物元模型应用于水质评价具有客观合理、应用方便、并能反映水质变化的动态性的优点.     

基于蛙跳算法优化的地下水水质韦伯普适指数公式

为了建立科学合理、普适通用和计算简便的地下水水质评价模型,在适当设定指标参照值CjO和指标的规范变换式基础上,提出了一个适用于规范值的多指标地下水水质的韦伯指数公式的一般表达式.采用具有全局优化的混合蛙跳算法对公式中的参数进行优化,得出优化后对33项地下水指标皆共同适用的的地下水水质单指标评价的韦伯普适指数公式.该公式还被应用于地下水水质实例评价,其评价结果与其它方法的评价结果基本一致,从而表明:该指数公式为地下水水质评价提供了一个简便、实用的新公式.     

环境污染预测的人工神经网络模型

作者用基于Ｂ－Ｐ算法的人工神经网络，提出了建立环境污染物浓度预测的方法，并通过一个大气污染物ＳＯ２浓度的人工神经网络预测实例，证实了人工神经网络用于环境污染预测的可行性。     

气温和降水的均生外延主分量预测模型

本文采用了对窗区滑动的气温和降水的时间序列,构造均生函数外延矩阵。对外延矩阵进行主分量分析,建立了以主分量作自变量的气温或降水的长期预测模型。实例分析表明,该模型应用于气温长期预测精度较高,用于降水趋势预测亦是可行的。