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.     

GAS参数优化方法在黄河上游非汛期径流预报中的应用

本文采用相关分析与GAS参数优化相结合的方法,对黄河上游非汛期径流预报模型进行了研究,并对2000～2003年的径流进行了实时预报检验,从检验结果来看,这种预报方法具有较高的预报精度.本文为非汛期径流预报研究提供了参考和借鉴,同时,就计算分析手段而言,GAS在参数优化方面具有广泛的应用价值.     

基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案研究

介绍了BP人工神经网络的桔水径流预报方法,编制了锦屏一级水电站枯水径流预报方案.根据枯水径流预报方案的预报精度评定成果,总结了应用BP人工神经网络进行枯水径流预报的特点.研究表明基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案能够满足水文情报预报规范,具有较好的实用性和可行性.     

唐山南堡开发区污水排海方案的优化选择研究

本文应用现场勘测和数据模拟相结合的方法，预测了开发区近期（２０００年）及远期（２０１０年）的开发建设对该海域的污染影响，探讨了对该海域污染影响较小且技术可行，经济合理的污水排海方案，为开发区的建设和海洋环境保护提供了科学依据和对策。     

非平稳海浪过程谱估计的研究

在常规海浪谱估计中，海浪被视为平稳随机过程。然而，对由风暴引起的波场，有限风区波场，以及受折射，变浅和底部摩擦影响的浅水波场，则不能被视为平稳(或匀质)的。在某种意义上，可以说将海浪过程视为平稳随机过程是由于缺乏在物理上有意义的，     

台湾海峡隧道工程的若干工程地质问题与选线方案探讨

对台湾海峡的地质状况了进行了分析，作者认为，台湾海峡的工程地质条件复杂，地震、活动断裂、岩土体稳定性、海底底床活动性等是隧道工程将遇到的主要工程地质问题。隧道的线路选择应进行全面、深入的技术、经济比较。平潭至新竹和厦门经澎湖至嘉义海滨是两个可选的隧道线路方案。     

受陆岸影响浅水区台风风浪的计算方案

在我国港口工程技术规范的波浪成长理论基础上，考虑到台风波浪的基本特点、等效水深的概念、浅水区波浪的折射、不规则波的能量分布特性、受陆岸和岛屿影响角度范围内的有效能量风区长度等因素，提出了受陆岸、岛屿影响浅水区（包括海湾区）台风风浪的计算方案。本方案只需台风中心位置、中心气压和计算点于各方位的风区长度（受陆岸影响部分）等资料，便可快速地得到计算点的波浪要素。经实测资料验证，效果良好。     

基于模拟退火算法的饲料配方设计

本文在饲料配方设计中首次引入新颖、高效的组合优化算法--模拟退火算法，并获得理想的数值结果，说明了在传统的饲料配方设计中高技术的应用可以获得更高的效益.     

印度洋马尔代夫礁岛演化的新模式

珊瑚礁岛是由钙质砂砾堆积形成的，这些砂砾构成了环礁和其他礁台的表层。礁岛的低海拔高度、小规模尺寸和对局部礁积物的依赖性使它们深受气候变化和海平面上升的影响，因此，礁岛的稳定性对于只能在这种岛上居住生存的珊瑚礁国家来说是需要考虑的头等大事。我们要增强对礁岛沉积历史的研究，得出将来解决礁岛稳定性的最佳方案。     

可靠性约束下的海底油气集输管网系统优化

在管网系统满足一定可靠度的基础上，以费用最小为优化目标，对系统进行了优化，求出了满足一定可靠度指标的费用最小的管网布置方案。对树状网络可靠性进行了评估，提出了一个0-l规划模型，并运用图论和网络理论将管网系统的优化问题转变为求可靠度至少为α的网络固的最小生成树问题。