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国家重点基础研究发展计划(2002CB412301)

作品数:39 被引量:973H指数:18
相关作者:李祚泳金相灿汪嘉杨庄源益孙凌更多>>
相关机构:成都信息工程大学中国环境科学研究院南开大学更多>>
发文基金:国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金国家科技重大专项更多>>
相关领域:环境科学与工程水利工程天文地球自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 39篇期刊文章
  • 3篇会议论文

领域

  • 27篇环境科学与工...
  • 7篇水利工程
  • 4篇天文地球
  • 3篇自动化与计算...
  • 2篇电气工程
  • 1篇生物学
  • 1篇化学工程
  • 1篇农业科学
  • 1篇一般工业技术

主题

  • 6篇藻类
  • 6篇微囊藻
  • 6篇湖泊
  • 5篇营养化
  • 5篇支持向量
  • 5篇支持向量机
  • 5篇水资源
  • 5篇搜索
  • 5篇铜绿微囊藻
  • 5篇向量
  • 5篇向量机
  • 5篇禁忌搜索
  • 5篇富营养化
  • 5篇参数优化
  • 5篇PH
  • 4篇栅藻
  • 4篇神经网
  • 4篇神经网络
  • 4篇四尾栅藻
  • 4篇太湖

机构

  • 20篇成都信息工程...
  • 16篇中国环境科学...
  • 8篇南开大学
  • 8篇四川大学
  • 5篇中国科学院
  • 2篇西北农林科技...
  • 1篇河海大学
  • 1篇北京师范大学
  • 1篇南京大学
  • 1篇湖南农业大学
  • 1篇解放军理工大...
  • 1篇江西师范大学
  • 1篇天津城市建设...
  • 1篇中国纺织工业...

作者

  • 20篇李祚泳
  • 15篇金相灿
  • 13篇汪嘉杨
  • 10篇熊建秋
  • 8篇庄源益
  • 7篇储昭升
  • 7篇胡小贞
  • 7篇孙凌
  • 6篇刘春光
  • 5篇戴树桂
  • 5篇薛滨
  • 5篇徐婷婷
  • 4篇赵晓莉
  • 4篇钟远
  • 4篇马祖友
  • 4篇邱金泉
  • 3篇易文利
  • 3篇王苏民
  • 3篇王雯
  • 2篇于革

传媒

  • 6篇环境科学研究
  • 3篇农业环境科学...
  • 2篇系统工程
  • 2篇中国环境科学
  • 2篇环境污染与防...
  • 2篇湖泊科学
  • 2篇长江流域资源...
  • 2篇四川大学学报...
  • 1篇环境工程
  • 1篇环境科学学报
  • 1篇城市环境与城...
  • 1篇水利学报
  • 1篇气象科学
  • 1篇水力发电
  • 1篇水文
  • 1篇环境科学与技...
  • 1篇自然科学进展
  • 1篇第四纪研究
  • 1篇应用生态学报
  • 1篇成都信息工程...

年份

  • 1篇2010
  • 1篇2009
  • 5篇2008
  • 6篇2007
  • 9篇2006
  • 11篇2005
  • 8篇2004
  • 1篇2003
39 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
太湖水环境演变与流域经济发展关系及趋势被引量:39
2006年
运用多元线性回归分析,定量研究了1990~2000年太湖水环境演变与流域内社会经济发展之间的关系,并根据此相关关系对未来30年太湖水质的污染状况进行了预测。根据研究成果推断:太湖地区的污染物来源在未来30年内可能将发生较大变化,农业及生活污水所占的比重可能会持续增加,并成为主要的污染来源。因此,建议在开展针对工业点源污染而采取的达标排放的同时,还必须加强农业面源污染的治理力度,“点源与面源相结合”,以利于太湖水环境的有效改善。
黄智华薛滨逄勇
关键词:太湖流域水环境演变经济发展
基于混合禁忌搜索算法的水位流量关系拟合被引量:11
2006年
将禁忌搜索算法与免疫进化算法、模拟退火算法有机地结合起来,建立了求解优化问题的混合禁忌搜索算法(HTS)。具体的改进策略为:通过与模拟退火算法结合,使用蒙特卡罗准则和退火过程,改善禁忌搜索的“下山”能力,提高搜索效率的同时避免陷入局部最优;采用免疫优化算法产生优秀子代解的思想生成禁忌搜索算法的邻域结构,增大了寻找优秀解的几率。将混合禁忌搜索算法应用于水位流量关系公式的参数优化,得到的拟合结果与实际值接近,误差较小,表明此混合算法精度较高,性能稳定。
汪嘉杨李祚泳倪长健熊建秋
关键词:禁忌搜索免疫优化模拟退火水位流量关系
基于进化算法的湖泊富营养化投影寻踪回归预测模型被引量:30
2007年
为了建立湖泊富营养化预测模型,选择了与水质富营养化关系密切的工业废水排放量、城市生活污水排放量、农业面源污染负荷比等影响因子及工业废水达标排放率、生活污水处理率等因素作为湖泊富营养化的预测建模指标,建立了基于投影寻踪回归(PPR)的富营养状态的综合指数预测模型。通过把PPR模型表示为直观的参数矩阵形式,用对参数矩阵的优化运算替代传统PPR的多重平滑回归计算技术,简化了运算。结合太湖周边社会、经济影响因子有关资料和太湖水质指标数据,采用粒子群算法(PSO)和免疫进化算法(IEA)对模型中的参数进行优化,得到优化后适用于太湖富营养化综合指数的PPR预测模型。对太湖未来的富营养状态发展趋势进行了预测,结果表明,若不加大治理力度,未来5-30年内太湖富营养化有逐渐加重趋势,因而提出了防治太湖富营养化进一步恶化的调控方案,可为太湖水质富营养化的治理和决策提供参考依据。
李祚泳汪嘉杨金相灿储昭升
关键词:粒子群算法免疫进化算法投影寻踪富营养化
磷及环境因子对太湖梅梁湾藻类生长及其群落影响被引量:19
2005年
在太湖梅梁湾进行的围隔试验表明,藻类生长与水华形成受气候(如水温、风浪)与营养因子(如N,P)影响。统计分析发现各点硝态氮均与叶绿素a显著负相关,在不同围隔中水温、总磷、总氮等与叶绿素a显著相关。各围隔中优势种主要为蓝藻,尤其是微囊藻类。加磷对藻类生长与群落结构均有影响,但磷营养不是目前太湖水华爆发的关键因素。
钟远金相灿孙凌张冬梅谷文新庄源益
关键词:太湖围隔试验环境因子群落结构
基于模拟退火算法的空气污染危害指数及其应用被引量:4
2007年
在设定各项污染物危害浓度参照值基础上,得出了一个基于模拟退火算法(SA)优化的适用于多种空气污染物的空气质量评价的污染危害普适指数公式。该公式应用于大量实例的分析评价结果与其他多种评价方法评价结果比较表明:该公式不受污染物种类和数目多少的限制,计算简便,具有可比性、通用性和实用性,评价结果与实际符合较好。
李祚泳汪嘉杨赵杰颖孙霞
关键词:模拟退火算法参数优化
光照与磷的交互作用对两种淡水藻类生长的影响被引量:56
2005年
采用一次性单种培养的方法,研究了磷和光照对铜绿微囊藻和四尾栅藻生长以及叶绿素形成的影响.结果表明,光照水平的提高能够提高藻类最大比增长率,延长藻类指数生长期;但达到一定水平后,光照水平的增加会抑制单细胞藻类体内叶绿素的合成.在试验设定的浓度范围内,磷对藻类最大比增长率的影响不大;而不利于藻类叶绿素的形成.对于铜绿微囊藻的生长,磷与光照表现出明显的交互作用,但对于四尾栅藻,二者的交互作用并不明显.
刘春光金相灿邱金泉孙凌戴树桂庄源益
关键词:光照藻类
水体pH和曝气方式对藻类生长的影响被引量:43
2006年
利用水族箱微宇宙研究了藻类在不同pH和曝气条件下的生长和种类变化。使用天然湖水,一组试验每天调节pH,使其分别保持在8.0、8.5、9.0和9,5;另一组试验是设定不同的曝气方式,分别为不曝气、完全曝气、昼间曝气和夜间曝气,定期测定水体叶绿素a和藻类组成。pH试验结果显示。在pH8.0~9.5范围内,pH8.5下藻类生长状况最好,pH9.5下生长最差,人为改变pH使其远离8.5能够抑制藻类生长。曝气试验结果显示,曝气不能抑制水体中藻类的生长,昼间曝气甚至还有明显的促进作用。
刘春光金相灿孙凌钟远孙红文戴树桂庄源益
关键词:PH曝气富营养化藻类
基于支持向量机的城市水资源系统可持续发展预测
支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础之上发展起来的,针对小样本数据且具有优良推广性能的机器学习方法。本文阐述了SVM的基本原理及特性,提出了基于SVM的城市水资源系统可持续发展预测方法,并对天津市1985~1998年...
熊建秋李祚泳
关键词:支持向量机可持续发展
文献传递
城市景观河流夏季污染状况及营养水平动态分析——以天津市津河为例被引量:27
2004年
以 CODMn、氨氮、总氮、总磷和叶绿素 a等为主要指标 ,对天津市一条典型的景观河流——津河进行了调查分析。结果表明 ,津河水质介于地表水环境标准 ( GB3 83 8-2 0 0 2 )的 和 类之间 ,营养状态为重富营养 ,且在多个采样点出现蓝藻水华。水体中的各项指标的变化趋势为 ,CODMn与叶绿素 a都是在 7月达到最高 ,随后逐渐降低。总溶解性氮夏季变化曲线呈倒“S”形 ,7月最低 ,8月最高。河道上游总溶解性磷一直比较稳定 ,而下游在 8月上旬急剧升高。藻类演替过程大致为粉末微囊藻—皮状席藻—多种蓝藻。与改造之初相比 。
刘春光金相灿王雯邱金泉丁春丽孙凌庄源益
关键词:污染状况地表水环境总磷夏季营养水平演替过程
基于支持向量机的水流挟沙力预测研究被引量:20
2005年
本文阐述了支持向量机(SVM)的基本原理及特性,提出了基于SVM的水流挟沙力研究方法,并对30组高、中、低含沙量的水槽试验资料进行训练,训练值与实测值符合较好,再用训练好的SVM模型对4组试验数据进行了预测,预测结果与实测值相差较小。理论分析和实例结果验证了基于SVM的水流挟沙力研究方法比BP神经网络法具有更高的预测精度和可靠性。
熊建秋李祚泳
关键词:支持向量机挟沙力BP神经网络
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