基于多链的果蔬全程全息信息管理模型构建与系统化实现

果蔬全供应链既具有业务环节繁杂、数据多源异构、利益角色众多等通用食品供应链特征,又具有风险演变趋势复杂、时效性要求强、存在突发新发风险等特性。为有效解决传统果蔬供应链监管方案存在的监管覆盖面不足、溯源效应周期长、各主体间协同效应差等问题,构建了基于区块链多链的果蔬全程全息信息管理模型,并进行了系统化验收。首先,在果蔬全程全息信息解析的基础上,构建基于多链的果蔬全程全息信息管理模型。然后,提出一种基于区块综合索引指数的果蔬信息快速检索方法,并设计了基于公证链的果蔬信息跨链安全交互机制。其次,基于长安链开源区块链平台设计并开发了果蔬全程全息信息管理原型系统。最后,进行了实验验证和系统案例应用分析。结果表明,本系统公开数据上链平均耗时为589.03ms,隐私数据上链平均耗时为708.59ms,公开数据查询平均耗时为26.87ms,隐私数据查询平均耗时为30.67ms。本文设计的基于多链的果蔬全程全息信息管理模型及系统在满足不同需求用户对于不同权限信息的上链和查询需求的同时,实现了对果蔬全程全息信息的穿透式监管,满足了企业对隐私数据的权限控制与安全共享需求,提高了果蔬信息检索效率,为果蔬全程全息信息管理模型开发提供参考与借鉴。     

基于模糊整数规划的水质浮标光伏/蓄电池动力源配置优化

孤岛型可再生能源供电,是解决水质监测用浮标动力来源的有效途径之一。根据水质浮标系统的特点,综合系统的经济性与环境条件,协同浮标本体成本及浮力、容积、天气因素等约束条件,构建了水质浮标动力源用光伏/蓄电池优化模型。针对制造过程中约束条件与预期值可能出现偏差这一实际问题,提出采用模糊整数规划算法进行求解,实现优化配置光伏/蓄电池动力源的目的。最后,提出对最大连续阴雨天数进行灵敏度分析,考察天气因素对所设计系统稳定性的影响。算例结果表明所提优化配置方法的有效性与可靠性,该方法不仅能够给出综合最优的动力源配置方案,还有利于结合安置地的环境条件,尽量避免主观设定关键参数,辅助水质监测用设备的高效研究与应用。     

动态聚类最近邻法在湖库蓝藻水华预测中的应用

[目的]探索湖库蓝藻水华的有效预测方法,为水环境污染防治关键问题的解决提供科学依据。[方法]结合蓝藻水华演化中表现出的混沌类随机特点,提出一种基于有效性函数优化的动态聚类算法,以实现蓝藻水华动态、小范围近邻优化预测的目的。首先,基于动态聚类算法对监测数据进行典型类的客观划分,为后续有效减小搜索空间,提高预测精度奠定基础;而后采用粒子群算法优化得到各类的最佳近邻个数,以确定参与回归建模的观测值数量;最后依据最近邻观测数据建立动态回归预测模型。[结果]采用太湖金墅监测站点2011年叶绿素a浓度测定值进行建模,之后对2012年叶绿素a浓度进行短期预测。新建模型的预测值与实际值运行趋势一致,且相对误差为12.02%,而基于传统聚类线性回归算法的相对误差为15.21%,基于BP神经网络预测算法的相对误差为19.51%,相空间重构算法的相对误差为38.42%。[结论]算例结果表明该方法的预测精度相对较高,证明了所提优化预测方法的可行性与有效性。