基于SAGA-SVR的马铃薯贮藏库温度预测方法

马铃薯贮藏库温度受室外温度、室内马铃薯呼吸释放温度、通风降温等因素的影响难以准确预测,提出了一种改进遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的马铃薯贮藏库温度预测方法。该方法针对支持向量回归机参数难以选择、容易陷入局部极小的缺点,引入了具有并行性、全局搜索能力强的GA算法,结合局部搜索能力强的模拟退火算法(Simulated Annealing,SA),实现支持向量回归机的自动寻优。以新疆某农产品加工公司马铃薯贮藏库实测温度数据为样本,建立SAGA-SVR马铃薯贮藏库温度预测模型,进行贮藏库温度准确的预测。仿真结果表明,与GA-SVR、反向传播(Back Propagation,BP)温度预测模型的预测结果相比较,SAGASVR预测结果优于GA-SVR、BP预测结果,具有良好的预测效果。该预测方法较好地解决了系统非线性、小样本等问题,为类似应用场合地温度预测提供参考。     

Automatic Fingerprint Classification by GA-Based Neural Network

Fingerprint classification can provide an important indexing mechanism in a fingerprint database. An accurate and consistent classification can greatly reduce fingerprint matching time for large database. In the paper, by combining genetic algorithm and neural network is presented a fingerprint classification algorithm which is able to achieve an accurate classification. By inputting the global feature represented by directional image to three layer neural network trained by genetic algorithm, the fingerprints were classified into six categories: whorl, right loop, left loop, arch, double loop and undiscerning type successfully.     

Fault Detection Techniques for Feeder Automation

Fault detection of the distribution systems is one of the key techniques for feeder automation. At all times, it is still very difficult for the exact detection of single phase to ground fault. First of all, the distinguishing rules of the faulted phase are presented when ground fault occurs in distribution systems. This paper analyzes the fault detection technique for single phase to ground in system with floating neutral point. Based on faulted phase's current, a method realizing ground fault protection is proposed and the algorithm model of action criterion is given out. The simulation results show that the method will be with very good selectivity to ground fault, and it can be used preferably in feeder automation. The detection method for short circuit fault is also introduced simply.     

磁化处理的全尾砂料浆沉降参数优化模型

为了提高全尾砂料浆的脱水浓缩效果,将磁化处理技术引入到全尾砂料浆脱水浓缩中,并建立GA-SVM模型优选全尾砂料浆的沉降参数。建立支持向量机（SVM）沉降参数优化模型,以磁感应强度、磁化处理时间、料浆流速、料浆浓度、絮凝剂单耗为输入因子,沉降速度为综合输出因子,通过正交试验建立样本数据对SVM模型进行训练与检验,采用遗传算法（GA）对SVM模型参数进行优化,进而得到磁化全尾砂料浆沉降参数的GA-SVM优化模型。将GA-SVM模型运用到某铁矿磁化全尾砂料浆沉降参数优化中,得到的最佳沉降参数为磁感应强度0.192 T、磁化处理时间1.85 min、料浆速度1.92 m/s、PAC单耗28 g/t,沉降速度可达约155 cm/h。研究表明：适宜的磁化处理条件可提高全尾砂料浆的脱水浓缩效果,节约30.0%~42.5% PAC用量,GA-SVM模型对全尾砂料浆沉降参数预测结果相对误差在5%以内、预测精度高,为全尾砂料浆脱水浓缩及其参数优选提供了一种新思路。     

Stiffness optimization of vehicle engine magneto-rheological fluids mounts

As important tool for engine semi-automatic isolation system, the magneto-rheological fluids (MRC) can’t achieve tunable stiffness but damping. Therefore, the MRC’s initial stiffness affects the performance of isolation system. To obtain the better isolation effect of MRC in wide frequency, it is necessary to optimize the initial stiffness. As motor unbalanced force and isolation damping are not considered in traditional mount optimization, the feature of semi-automatic control can not be reflected. For a four-cylinder four-cycle in-line diesel engine, a new method which is suitable for stiffness optimization on vehicle engine isolation is presented by using Genetic Algorithm. The optimal isolation system has small absolute force transmissibility in abroad frequency range and small vibration intensity with impact load by using the new method.     

结构-多样性指数在八达岭地区森林健康评价中的应用

森林健康评价已经成为当前林业研究的迫切任务。通过对北京市八达岭林场森林健康实验区的16块固定样地进行研究,首次提出结构-多样性指数（Community Structure-Diversity Index,CSDI）模型,制订了群落结构和物种多样性层面上的森林健康评价等级（CSDI数值）：>15.0（健康）;10.1~15.0（亚健康）;6.1~10.0（不健康）;<6.0（极不健康）。结果表明：16块样地中,健康群落共4个（P10、P11、P12、P16）;亚健康群落共5个（P3、P5、P7、P9、P14）;不健康群落共5个（P6、P8、P13、P15）;极不健康群落共3个（P1、P2、P4）。从实际效果来看,结构-多样性指数具有一定的科学性和可操作性,对北京地区森林健康评价具有参考价值。     

基于单粒观察值的胚乳性状QTL图的构建方法

谷物胚乳性状是决定谷物品质的一类重要性状。由于胚乳是由雌性的两个极核和雄性的一个精核受精发育而形成的三倍体组织,因此胚乳性状的遗传基础要比通常的二倍体农艺性状复杂得多。本文根据三倍体胚乳性状的数量遗传模型,提出利用分布于染色体上的所有分子标记对胚乳性状数量基因座位（QTL）进行区间作图的极大似然估计方     

基于协同差分演化算法的梯级水库短期发电优化调度研究

随着我国水电事业不断发展,流域梯级水库群联合调度的新格局已逐渐形成.针对梯级水库发电优化调度问题,在差分演化算法中适应度的进化模式中计及进化成分与外部环境之间的内在联系,借鉴生态学对个体生存环境与种群竞争的关系,提出了协同差分演化算法,并将其引入梯级水库短期发电优化调度中.实例仿真计算结果表明,该算法具有可靠性与合理性,计算速度显著提升,为解决高维复杂、多约束、非线性的梯级水库优化调度问题提供了一条新路径.     

汽油机电液式可变气门正时系统响应性能仿真与试验

汽油机电液式可变气门正时系统(VVT)的响应性能对发动机燃烧、排放均有重要影响,汽油机瞬态过程中电液式VVT应根据发动机工况快速调整到目标相位,但由于电液VVT的响应性能受到多方面因素的影响,其速度尚有进一步提升的空间。基于试验和仿真分析,对影响电液VVT响应性能的发动机转速、机油温度、机油压力等因素进行了分析,并详细分析了VVT阶跃响应过程各阶段的影响因素,提出了基于MAP查表的VVT前馈控制算法,试验结果表明,该算法能够实现VVT快速响应,同时保证稳定性。     

考虑配置的多源注水系统泵站运行方案优化

为了实现对多源注水系统中各站内运行注水泵的型号、数量及运行参数同时进行优化,以系统输入功率最小为优化目标,考虑水量平衡、泵流量、泵正常运行压力、泵型号等约束,建立了考虑泵配置的泵站运行方案优化数学模型.针对优化问题的特点,设计了双重编码改进遗传算法对模型进行求解.在双重编码中,第1行采用实数编码表示泵的流量,第2行采用整数编码表示泵所属注水站编号,实现了对优化变量的准确描述,并指出了解的编码为变长度编码.设计了根据流量确定泵型号的方法,泵的其他运行参数根据选择的泵型号确定.在改进遗传算法操作过程中,设计了初始解的产生方法及与问题相适应的多种交叉和变异方法,使部分约束条件得到了满足,减少了不可行解的数量.利用本算法对某深度注水系统进行了优化设计,优化后系统输入功率比现状降低了2.42%,表明在多源注水系统中对泵的配置及运行参数进行同时优化节能效果明显.