Landslide susceptibility modeling based on ANFIS with teaching-learning-based optimization and Satin bowerbird optimizer

As threats of landslide hazards have become gradually more severe in recent decades,studies on landslide prevention and mitigation have attracted widespread attention in relevant domains.A hot research topic has been the ability to predict landslide susceptibility,which can be used to design schemes of land exploitation and urban development in mountainous areas.In this study,the teaching-learning-based optimization(TLBO)and satin bowerbird optimizer(SBO)algorithms were applied to optimize the adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS)model for landslide susceptibility mapping.In the study area,152 landslides were identified and randomly divided into two groups as training(70%)and validation(30%)dataset.Additionally,a total of fifteen landslide influencing factors were selected.The relative importance and weights of various influencing factors were determined using the step-wise weight assessment ratio analysis(SWARA)method.Finally,the comprehensive performance of the two models was validated and compared using various indexes,such as the root mean square error(RMSE),processing time,convergence,and area under receiver operating characteristic curves(AUROC).The results demonstrated that the AUROC values of the ANFIS,ANFIS-TLBO and ANFIS-SBO models with the training data were 0.808,0.785 and 0.755,respectively.In terms of the validation dataset,the ANFISSBO model exhibited a higher AUROC value of 0.781,while the AUROC value of the ANFIS-TLBO and ANFIS models were 0.749 and 0.681,respectively.Moreover,the ANFIS-SBO model showed lower RMSE values for the validation dataset,indicating that the SBO algorithm had a better optimization capability.Meanwhile,the processing time and convergence of the ANFIS-SBO model were far superior to those of the ANFIS-TLBO model.Therefore,both the ensemble models proposed in this paper can generate adequate results,and the ANFIS-SBO model is recommended as the more suitable model for landslide susceptibility assessment in the study area considered due to its excellent accuracy and efficiency.     

粘质沙雷氏菌(Serratia marcescens)发酵培养基优化的研究

采用单因素试验和正交试验,对从山东东营海岸湿地盐碱滩地土壤中筛选出的一株海洋菌种———粘质沙雷氏菌(Serratia marcescens)的发酵培养基进行优化,并进行100 L发酵罐中试放大试验的研究。确定粘质沙雷氏菌的最佳培养基配方为葡萄糖10 g/L,硫酸铵5 g/L,麸皮50 g/L,柠檬酸三钠1.0 g/L,K2HPO4.3H2O 0.3 g/L,FeSO4.7H2O 0.05 g/L,MgSO4.7H2O 0.5 g/L,pH 7.2~7.7。发酵最适温度为30℃。通过测定粘质沙雷氏菌在发酵罐中培养的生长曲线,确定发酵时间以28~30 h为宜,发酵结束后发酵液中的活菌数约为50×108个/mL。将所筛选到的粘质沙雷氏菌应用于农作物的病害防治,效果非常显著,表明是一株高活性的生物防治拮抗菌。此研究结果为高效率、低成本和工业化生产具有生物防治作用的海洋菌种制剂提供了科学依据,也为海岸湿地盐碱土的可持续开发利用提供了技术支撑。     

孤立冰块流拖曳系数的优化辨识

流拖曳系数是海冰动力学模型中的重要参数,实际海冰运动时受到水流的底面剪切作用和侧面正压力作用,相应的拖曳系数分别为摩拖曳系数和形拖曳系数。利用实验室波流水槽设备,对长方平底、长方粗糙底和圆饼型淡水冰试样进行拖曳运动试验,获得26组冰样运动数据。根据这些试验数据,利用动量法原理和数学优化方法构造了摩拖曳系数和形拖曳系数的辨识模型,将摩拖曳系数和形拖曳系数两项分开。在此基础上,分析了冰样粗糙度指标(支承长度率和冰厚均方根偏差)对这两个系数的影响;发现了摩拖曳系数同冰样水平尺寸和垂直尺寸之比的关系,该关系能将冰山和浮冰的摩拖曳系数归结到同一条曲线上。     

极化SAR目标相对最优极化研究

目标相对最优极化就是选取一种极化状态,使得研究目标和背景地物的接收功率对比达到最大。通过讨论了目标相对最优极化问题,提出了改进的模型和解算方法,利用实际数据对其模型和方法进行了实验,验证了其有效性和正确性。     

关于井炮激发参数优化设计的思考

利用正演模拟的手段进行分析,对影响井炮激发的不同影响因素展开分析,结合对炸药特征阻抗与围岩的阻抗匹配系数、炸药几何耦合系数、激发药量、井深等方面进行分析,对井炮激发参数进行优化设计.通过优化设计,寻求有效提高地震子波品质的方法.结合实际的地震地质条件和地震勘探目标,设计最佳的井炮激发参数,提高地震勘探的效益.     

应用最优化模型分析活断层与地震的关系

文中应用基于“多态”前兆模式及效能评价的最优效能单项模型参数选择方法,分析了3个地震带活断层(Qp3—Qh)与地震(M≥6)空间分布之间的关系。结果表明,河套地震带地震较集中分布在距断层20km的范围内,用其对6级以上地震进行地点预测有较高的准确性,R值达0.5,而对祁连山地震带30km范围内地震的发生地点进行预测,R值却仅为0.14     

点吸收式波浪能俘获装置结构优化方法研究

根据布设海域波浪能资源特征,对点吸收式波浪能装置结构进行优化,可有效提高装置的能量俘获效率。本文以威海褚岛北部海域为装置布设目标海域,在对该海域波浪资源特征进行统计分析的基础上,计算得到装置的直径,同时利用数值软件计算出多组工况下点吸收装置吃水深度和装置固有周期的对应关系,并利用统计学方法得出装置固有周期随吃水深度的变化规律,进而分析得出装置在该海域的最佳设计吃水深度,为点吸收波浪能装置结构优化设计提供了新的思路。该方法对于其他技术类型波浪能装置的结构优化设计同样具有借鉴意义。     

鱼类疫苗浸泡免疫策略优化的研究现状

疫苗是一种针对特定疾病并改善免疫者免疫力的生物制剂。疫苗能刺激免疫者的免疫系统产生特异性免疫反应和非特异性免疫反应,提高免疫者的抗病能力,达到免疫保护的效果。浸泡免疫是鱼类特有的免疫接种方法,该方法能简化人工操作、减少工作强度、降低鱼体应激、刺激鱼体的黏膜系统,可在短时间内完成大量的免疫工作。正确的疫苗使用有助于提高疫苗的效果。作者对鱼类黏膜免疫机制、鱼类疫苗浸泡免疫方式、浸泡免疫策略优化的方法、浸泡免疫面临的问题以及浸泡免疫的发展趋势等进行综述,以期为鱼类病害防治和鱼体免疫增强的研究提供新思路和新策略。     

基于分段副产物瞬时选择性的反应器网络综合

针对第三类反应体系的反应器网络综合问题,提出将串联反应以反应物到目的产物的反应步数为依据的新分段策略。通过比较不分段目的产物、不分段目的产物和中间产品、分段副产物和分段目的产物这四种不同的瞬时选择性,提出以分段副产物瞬时选择性为参数,以其对关键组分浓度或转化率的导数为依据选择各阶段最合适的反应器,以目的产物总选择性最大为目标采用遗传算法优化反应器网络。通过三个实例验证了本文所建立方法在解决复杂反应反应器网络综合问题的有效性,且本方法同样适用于简单反应体系。     

社区生活圈的新时间地理学研究框架

社区生活圈从居民日常活动及行为视角考察城市社区,是城市地理学和城市相关学科的研究前沿,也是中国国土空间规划体系创新的重要组成部分,以及中国城市社会可持续发展的重要抓手。伴随着流动性和信息化的不断深入,社区生活圈的主体日益多元化、社区活动和居民时空行为日益多样化、社区空间的功能与意义日益丰富化,亟需城市地理学的研究创新与实践引导。时间地理学是理解人与环境关系的社会—技术—生态综合方法,为早期基于时空行为与生活空间的社区生活圈研究提供了重要基础。新时间地理学重视家庭及其他组织企划的交互与时空组合,可为社区生活圈内个体—家庭—社区之间的复杂互动关系研究、时空行为的社会文化制约与多情境分析及模拟提供重要支撑。论文基于新时间地理学方法,从理论、方法和实证3个维度提出社区生活圈的新时间地理学研究框架,具体包括构建社区生活圈的时空行为理论,揭示社区生活圈的时空间结构;创新社区生活圈的时空行为分析和模拟方法;从社区生活圈时空行为优化、社区交往生活圈、社区安全生活圈等方面创新中国城市规划与管理等研究内容。