芬顿氧化深度处理厌氧氨氧化出水影响因素的最优组合

利用正交试验对影响芬顿氧化深度处理垃圾渗滤液厌氧氨氧化出水的起始pH、nFe^(2+)/nH_(2)O_(2)、mH_(2)O_(2)/mCOD_(cr)、反应温度4种主要因素的最优组合开展研究。结果表明:4种因素均对芬顿氧化深度处理垃圾渗滤液厌氧氨氧化出水产生显著影响,影响顺序为起始pH>反应温度>mH_(2)O_(2)/mCOD_(Cr)>nFe^(2+)/nH_(2)O_(2),起始pH对COD_(Cr)去除率影响极显著,mH_(2)O_(2)/mCOD_(Cr)和nFe^(2+)/nH_(2)O_(2)影响程度较为接近;4种影响因素最优组合为起始pH=4.0、nFe^(2+)/nH_(2)O_(2)=1:3、mH_(2)O_(2)/mCOD_(Cr)=4:1、反应温度=20℃,该条件下COD_(Cr)和色度去除率高达92.4%和99.1%,出水可生化性好,处理效果达到工程应用要求,可为该联用系统的芬顿处理段提供一定的技术支撑。

最优组合赋权在航空发动机性能评估中的应用

为了提高航空发动机机队性能评估的可信度和科学性,提出一种结合改进TOPSIS和最优组合赋权的综合性能评估方法。首先利用单一主、客观赋权法计算各评价指标的权重,再通过基于矩估计理论的最优组合赋权模型得到评价指标的最优组合权重。基于此权重值,利用余弦相似理论和虚拟负理想解对TOPSIS方法进行改进,得到更为合理的相对贴近度对发动机性能进行评估。以某公司PW4056发动机机队为例进行验证,结果表明所提出的新方法能够有效地评估发动机的性能水平,具有很好的工程应用价值。

改进的最优组合人口预测模型及其应用

人口预测是编制土地利用总体规划的基础性研究工作,区域人口发展规模和数量是土地利用总体规划中确定各类用地控制指标和词整土地利用结构的重要依据。因此,科学准确地预测人口发展,是制定区域土地利用总体规划的基础。在分析各种人口预测模型的基础上,提出了一种改进的最优组合模型。并以湖南省张家界市永定区人口预测为例,利用改进的最优组合模型进行了人口模型预测,并与现有的线性回归模型、灰色系统GM(1,1)模型、logistic模型、最优组合模型的预测结果进行了对比分析。结果表明,提出的改进的最优组合模型预测结果准确可靠,有利于土地管理的科学决策,是适宜于区域土地利用规划中总人口预测的一种较好的方法。

基于主客观最优组合赋权方法的特高压多馈入直流系统综合评价与优化研究

文章详细探讨了特高压直流输电系统的评价与优化方法,强调了在能源需求增长和结构转型背景下该系统的重要性。一方面,建立一套全面的评价指标体系,涵盖网损、静态安全、短路比等关键方面,并按照系统性、可量化性等原则精心选取和设计。另一方面,介绍基于主客观最优组合赋权的优选方法,该方法结合了G1法和熵权法,旨在提供一个科学且全面的评价框架,以支持更精准的系统评价和决策制定。通过构建评价矩阵和执行相对贴近度优选,不仅优化了多馈入直流系统的评价过程,还提升了决策的科学性和准确性。

利用幼苗芽鞘色泽差异鉴定杂交水稻汕优和协优组合的种子真实性

本文分析杂交水稻汕优组合、协忧组合、广优青、８０优９号（其母本不育系分别为野败型、矮败型、红莲型、ＢＴ型）的Ｆ_１代种子和常规稻种在一定浓度的盐酸溶液光照培养下，其幼苗芽鞘色泽表现情况。结果显示：汕优组合和协优组合的杂文Ｆ_１代种，其芽鞘呈紫红色，而其它呈白色。据此，可鉴定汕优组合和协优组合杂文Ｆ_１代种子真实性。该方法简单易行，在种子检验上有较高的实际应用价值。

基于最优组合权重的电能质量灰色综合评价方法

依据主观或客观以及主客观组合原则确定权重存在局限性,为提高综合评价的科学性,研究并提出了一种兼顾主客观因素的集成赋权方法。该方法以决策者提出的主观权重和客观权重作为标准,以集成权重与主客观权重偏差最小为目标,基于矩估计理论建立赋权的最优组合模型,通过求解模型的最优解以确定指标的最优组合权重。在此基础上,结合灰色关联度,提出了基于最优组合权重的电能质量灰色综合评价方法。利用该评价方法对某地区电网10kV母线电能质量进行评价,结果不仅验证了所提出的权重集成赋值方法的合理性,也验证了所研究电能质量灰色综合评估方法的有效性。

基于权重最优组合和多时相遥感的作物估产

多时相遥感数据比单一时相携带了更多的反映作物产量的信息,研究如何将多时相遥感信息进行有机融合以提高作物估产精度的方法是具有意义的。权重最优组合(WOC)是一种通过对单个模型权重的最优化,来构建高精度组合模型的原理方法。论文以黑龙江农垦友谊农场大麦产量遥感估算为例,首先利用大麦4个时相的Landsat5 TM影像分别构建单一时相的大麦产量模型,然后利用WOC的迭代算法,通过赋予4个单一时相产量模型以最优权重,生成基于多时相遥感的组合模型估算大麦产量,结果表明:基于WOC和多时相遥感的组合估产模型的决定系数R2与单一时相的相比得到较大改善,估算精度提高明显。同时,通过对WOC获取的各时相单一模型最优权重大小进行分析表明:应用多时相遥感数据进行作物估产时,权重大小能够反映各时相遥感数据所携带的产量信息的多少,这对于如何选择和确定能有效反映作物产量的敏感遥感时相具有一定的指导意义。

最优组合预测模型在城市生活垃圾清运量中的应用

为了比较客观地反映我国城市生活垃圾清运量的发展趋势,在灰色预测、后退法回归和多元回归三种预测方法的基础上提出了我国城市生活垃圾产生量的线性及非线性的最优组合预测模型。文章以我国1998～2006年的城市生活垃圾清运量为基础,通过实例对模型精度进行了分析,结果表明,预测值与实际结果具有良好的一致性,模拟精度达到0.1%,在此基础上对中国城市生活垃圾未来近几年的变化趋势做出预测。

最优组合预测模型在高填方体沉降中的应用研究

针对Logistic和Gompertz路堤沉降预测模型对于高填方土体后期沉降量预测精度较差的问题,该文基于Logistic和Gompertz预测模型的共性和个性,在充分考虑二者各自优势和特定局限性的基础上,对二者进行了最优化组合。以组合模型的最小对数误差平方和为目标函数求解最优加权系数,进而推导出最优加权几何平均组合预测模型,以提高高填方土体沉降预测精度的置信度。通过各预测模型对实际高填方土体工程的实测沉降数据进行拟合分析,验证最优组合预测模型在高填方土体沉降预测中的可行性。结果表明:最优组合预测模型的精度及可靠性均优于任一单一模型,适应性更强,尤其当监测时间超过曲线拐点后,几乎接近实测值。组合预测模型能够适用于多个模型优化组合,可涵盖各单一模型的优劣势,只要在权重比不出现负值的情况下,可大幅度的提高沉降预测精度。因而此组合预测模型可作为高填方土体后期沉降预测的一种有效方法。

基于最优组合预测模型的中国工业固体废物产生量预测

随着经济的发展,工业固体废物的产生量迅速膨胀,已成为制约社会和经济持续健康发展的瓶颈。为了客观地反映中国工业固体废物的发展趋势,在神经网络和逐步回归2种单项预测方法的基础上,建立了最优组合预测模型。并以1991—2007年中国工业固体废物产生量为基础数据,通过实例对模型精度进行分析,预测值与实测值具有良好的一致性。由于非线性最优组合预测模型综合考虑了神经网络对历史数据拟合效果良好和逐步回归对预测对象影响因素考虑全面的优点,得到的结果误差较小,最符合实际情况。采用非线性最优组合预测模型预测未来几年中国工业固体废物的产生量,结果显示,2010年中国工业固体废物产生量将达到183133万t,2020年将达到228511万t,预测结果可以为中国工业固体废物管理提供科学依据。

基于最优组合的长基线网络RTK三频载波模糊度快速解算

针对三频载波模糊度解算TCAR法因电离层、观测噪声等误差影响而导致长基线模糊度解算可靠性较低的问题,提出了一种改进的适用于长基线网络RTK的TCAR方法。该方法继承了传统TCAR法逐级固定整周模糊度的思想,充分根据模糊度解算中每一步骤不同特点及不同目的选择最优组合观测值。首先,利用组合限制条件确定超宽巷模糊度解算最优组合;然后,引入平滑思想提高电离层残差估计精度,同时结合求解窄巷模糊度的WL/NL最优组合快速获得窄巷模糊度;最后,通过线性无关宽巷与窄巷组合模糊度实现基础载波模糊度准确解算。算例分析表明,基于最优组合的改进TCAR法有效提高了模糊度解算的成功率,实现了长基线网络RTK三频载波模糊度的快速解算。

非负权重最优组合预测方法的基本理论研究

本文从三个方面研究了非负权重最优组合预测方法的基本理论，给出了一种解决三阶非负权重最优组合预测问题的简捷方法。

最优组合预测方法在电力负荷预测中的应用

将负荷预测问题视为一个多目标决策问题,提出了一种多层次结构的最优组合预测方法。在数据优化的同时,还考虑到了人的判断,因此可将该方法应用于长期负荷预测中。算例结果表明,本文所提出的层次分析最优组合预测法具有较高的预测精度,预测结果有一定的可靠性。

发电资产最优组合分配的WCVaR风险度量方法

由于多个子市场具有不同的价格波动特性和收益率随机变化特性,为了追求利润最大、风险最小,风险管理方法已用来研究发电资产分配(GAA)问题.为了避免条件风险价值(CVaR)方法解决该问题的不足,建立了基于Worst-case Conditional Value-at-risk(WCVaR)理论的新的3个最优组合模型.在随机变量混合分布条件下将模型进一步简化、推广,并建立了3个相应的发电资产组合分配的模型.对发电商在现货市场和远期合同市场资产的分配比例和有效前沿进行了算例测试,测试结果表明了理论分析的正确性和模型的有效性.

基于最优组合算法的烧结终点集成预测模型

针对铅锌烧结工艺过程 ,提出一种集成的烧结终点预测模型。首先利用具有自适应能力和逼近任意非线性函数的神经网络技术建立烧结终点预测模型 ;其次利用总结专家知识和操作者经验的模糊逻辑规则建立烧结终点预测模型 ;最后采用最优组合算法综合集成两种模型作为烧结终点的预测模型。实际预测结果表明 :利用集成方法建立的预测模型能够较为准确地反映实际生产过程 。

最优组合赋权法在泥石流危险度评价中的应用

针对目前泥石流危险性评价中权重确定方法存在不足的问题,将一种基于评价者对评价指标主观判断的偏好比率法与客观分析法中的熵值法进行优化组合,建立了最优组合赋权模型,避免了传统组合赋权方法在选取主、客观权重偏好系数值上较为主观的问题,使组合赋权模型更为客观、科学。最后,通过吉林省通化县水洞沟5条泥石流沟的实例验证,发现该方法与传统方法相比获得的结果更为有效且符合实际情况。

最优组合赋权法在信息安全风险评估中的应用

在互联网环境下新运行的信息系统由于运行时间短,通过涉及的数据样本不足以用定量分析方法量化分析出系统的安全状况,而定性分析方法又过于依赖评估者的主观经验。为提高评估的科学性和有效性,依据拉格朗日条件极值原理,结合G1-法求出的主观权重和熵权法求出的客观权重,提出兼顾主客观因素的最优组合赋权方法,并通过求解模型最优解以确定指标的最优组合权重。实例分析表明:在数据不足的情况下,最优组合赋权法兼顾了主客观因素,评估结果能更合理地反映信息系统的信息安全现状。

非负权重最优组合预测方法研究

本文研究了权重非负约束情况下最优组合预测的结构特征，进一步扩展了文献［６］的有关结论，并提出了一种精确计算非负权重最优组合的简化单纯形方法及一种基于二元最优组合的迭代寻优算法。证明了迭代算法的收敛性和极限状态的最优性，并以实例应用说明了有关方法的有效性和高收敛速度。

计及电动汽车充电调度可行域的电力系统机组最优组合

大量电动汽车无序充电会给电力系统的安全与经济运行带来严重负面影响,因此如何优化调度电动汽车充电就成为值得研究的重要问题。现有的电动汽车充电优化调度方面的研究工作未能很好地统筹考虑用户出行需要和充电能量需求,这是旨在研究的核心问题。首先,通过分析电动汽车用户的出行需要和充电能量需求,可得到电动汽车充电调度的可行域。之后,对传统的机组最优组合模型进行扩展,考虑电动汽车充电调度的可行域约束,形成兼顾电动汽车出行需要和充电能量需求的电力系统机组最优组合模型。最后,用一个包括10台发电机组的算例系统说明所提方法的可行性和有效性。仿真结果表明在不影响用户日常出行需求的情况下通过优化调度电动汽车充电过程可以实现削峰填谷,进而改善电力系统运行的经济性。