基于微粒群优化算法的空间优化决策

空间优化决策是GIS应用中复杂而又常见的问题。由于涉及到大量的组合,使用穷举法等方法难以找到最优的解决方案,因此需要运用新的理论方法来解决这类问题。微粒群优化算法是近年来新兴的一种优化技术,与GIS相结合可解决空间优化决策问题。首先,对微粒群优化算法和空间优化决策问题作了简单介绍;然后,基于人口密度、最短距离约束条件下,通过GIS技术,对微粒群优化算法用于空间优化决策的方法、实施过程作了详细阐述;接着,用4×4方格单元对PSO方法的正确性、有效性进行了验证;最后,以广州市芳村区为例,对该方法进行实例验证。通过实验,证明微粒群优化算法具有较好的收敛速度、较高的结果精度,是解决空间优化决策问题的一种有效方法。     

基于APSO-SVR-GRU模型的白水河滑坡周期项位移预测

滑坡周期项位移的预测,是研究地质灾害中滑坡变形至关重要的一步。由于单一模型易受偶然因素影响,且无法充分利用有效信息,导致其预测精度不高,适用性不强。基于此,文中提出了一种结合自适应粒子群算法（APSO）、支持向量机回归算法（SVR）、门控神经网络算法(GRU)的组合模型。该模型通过自适应粒子群优化算法对支持向量机回归算...     

黄土山区煤层群分层开采地表位移规律分析

为了研究黄土山区地形对煤层群开采地表位移的影响,以榆林某矿为地质原型,利用数值软件模拟地表为近水平、正坡、负坡、凸面和凹面五种地形条件下煤层群开采。结果表明:黄土山区地形的变化,对煤层群开采顶板垂直应力影响不明显,对地表位移影响较大;单向坡开采,斜坡滑移引起的下沉量在坡顶与开采沉陷量形成“叠加”,在坡底形成“抵消”;在组合坡中,煤层群开采地表位移量相差很大,说明在变坡点附近地表位移较为复杂。     

海上风电场高桩承台群桩基础平台的设计研究

针对国内海上风电基础设计没有统一的规范及标准,为提升海上风电基础设计建设的水平,通过对东南沿海某海域海上风电基础的设计进行了有限元计算分析论证,验证了群桩高承台结构设计方案的设计方法和设计参数。分析结果表明该设计的最大应力主要发生在塔筒底座与承台接触部位及钢管桩与承台连接段,应在连接部位加强措施处理;基础竖直位移较小,水平位移相对较大;分界部位应力较集中,刚度不能顺畅过渡,可考虑填充碎石土等方法加强。本研究对海上风电基础设计技术的研究与探索,可为将来制定中国海上风电行业标准提供可靠的依据,对中国未来大批量的海上风电能源的开发有着重要意义。     

江苏洪泽湖东部湿地保护区野生动物资源现状及保护对策

洪泽湖东部湿地保护区是东亚—澳大利西亚候鸟迁徙大通道上的主要停歇地和重要越冬地,动物资源丰富。以洪泽湖东部湿地保护区野生动物为研究对象,分析其资源现状和保护对策。结果表明：保护区共有野生动物26目74科269种,其中,鸟类有18目54科229种,两栖动物有1目4科8种,爬行动物有2目8科18种,哺乳动物有5目8科14种。保护区调查到国家Ⅰ级重点保护野生动物4种和国家Ⅱ级重点保护野生动物40种。保护区野生动物资源丰富,须加强野生动物保护的宣传和监管力度,加大对重点保护物种的保护和监测,为野生动物保护和生物多样性维护提供依据。     

应用P-T-t理论再认识辽河群变质作用

辽河群是出露于辽宁省东部的独具特色的古元古代变质岩系,赋存丰富的矿产资源,研究历史悠久.但对有关辽河群变质作用的一些重要问题上看法诸多,很难取得一致意见.本文应用P-T-t轨迹理论重新认识这些问题,认为引起辽河群变质作用的根本原因是大陆碰撞造山带使辽河群俯冲到地下深处;辽河群变质作用在时间上和空间上有独特的演化特征;辽河群变质作用与不同规模的构造或不同层次的构造的关系是不一样的.     

陕西洛南县蓟县系洛南群层控玉化硅质岩特征、成因及意义

华北板块南缘陕西洛南县北部中元古界蓟县系洛南群巡检司组顶部层控玉化硅质岩中,发育似层状硅质玉髓及透镜状燧石,这些燧石及硅质玉髓已经玉化,质细色艳,达到高品级石英岩质玉石级别,已申报为国家宝玉石矿种,并在宝玉石市场崭露头角,显示出巨大的经济开发潜力.作者以岩石学及地球化学分析为手段,研究该层控玉化硅质岩特征、成因及意义....     

天津近岸海域大型底栖动物摄食功能群特征及其与环境因子的关系

摄食功能群是指生态系统中食性相同的生物群落,研究摄食功能群有助于科学评估区域生态健康状况.基于2015年9月、2016年5月和2016年9月的天津近岸海域大型底栖动物调查数据,结合同步获取的环境因子,分析研究区大型底栖动物摄食功能群组成及其变化特征,探究大型底栖动物摄食功能群组成及变化的原因.结果表明,3个航次的大型底...     

基于粒子群优化和随机森林的最优含水率与最大干密度的预测模型

土体压实可以通过外力迫使土颗粒压密来增大土体密实度,从而改善土体的力学性能.因此,土体压实参数的确定对于土工结构有着重要影响.本文采用基于粒子群优化的随机森林模型对最优含水率(wopt)和最大干密度(ρdmax)进行了预测.首先,利用灰色关联度算法计算最优含水率和最大干密度与特征变量(含砾量,砂含量,细粉含量,液限,塑...     

数字孪生铁路多目标粒子群任务调度方法

展示/分析/探索多层次任务及存储/计算/网络资源高效调度是数字孪生铁路的关键技术,随着存储、计算和网络等分布式异构资源不断接入,数字孪生铁路多层次任务并发场景异构资源分配倾斜、任务优先级不匹配、时延高等问题突显。现有调度方法大多针对单一层次任务资源进行设计,无法直接适用多层次任务调度场景,难以保障多层次任务调度的最大完工时间和资源负载均衡全局最优。针对上述问题,本文设计了适用于数字孪生铁路特点的多层次任务调度模型,提出了多目标粒子群任务调度算法,基于云仿真平台CloudSim对该方法进行对比测试,基于DTScope引擎设计实现数字孪生铁路“安全—质量—进度”智能施工管理案例原型。结果表明,本文方法适用于数字孪生铁路多层次任务并发调度场景,与现有方法相比明显提高了多层次任务完成时间效率和任务调度均衡性,可有效支撑数字孪生铁路展示—分析—探索多样化应用。