基于动态数据驱动的生物氧化槽进气量预测
第44卷第6期V o l.44 N o.6计算机工程Computer Engineering2018年6月June2018•开发研究与工程应用•文章编号：1000-3428(2018)06-0279-04文献标志码：A中图分类号：TP315基于动态数据驱动的生物氧化槽进气量预测孙振华，南新元，蔡鑫(新疆大学电气工程学院，乌鲁木齐83〇〇47)摘要：针对生物氧化槽进气量预测系统的开环调节、强时滞性、预测精度低等问题，提出一种基于动态数据驱动 的生物氧化槽进气量预测方法。
通过多级氧化槽进气量时间序列数据建立氧化槽进气量状态空间模型，采用 K a lm a n滤波算法进行预测数据和实测数据的动态融合，并对预测值及模型参数进行实时在线更新，由此构建基于 动态数据驱动的生物氧化槽进气量预测模型框架。
实验结果表明，与未考虑多级槽间相关性的传统方法相比，该 预测框架能够对生物氧化槽进气量进行较准确的预测。
关键词：动态数据驱动；生物氧化预处理;状态空间模型；参数估计;数据同化；K a lm a n滤波；进气量中文引用格式：孙振华，南新元，蔡鑫.基于动态数据驱动的生物氧化槽进气量预测[J].计算机工程，2018, 44(6)：279-282,287,英文引用格式：S U N Z h e n h u a,N A N X in y u a n，C A I X in. P re d ic tio n fo r a ir in p u t o f b io-o x id a tio n ta n k based on d y n a m ic data d riv e n[ J]. C o m p u te r E n g in e e rin g ,2018,44(6)：279-282,287.Prediction for Air Input of Bio-oxidation Tank Based on Dynamic Data DrivenS U N Z h e n h u a,N A N X in y u a n,C A I X in(C ollege o f Electrical E n gineering,X injiang U n iv e rs ity,U ru m q i 830047 ,China)[A b s tr a c t] F or the open-loop c o n tro l，strong tim e delay and lo w prediction precision in the air in pu t system o f b iooxidation ta n k,a new m ethod based on the dynam ic data driven fo r predicting a ir in pu t o f b io-o x id a tio n tank is proposed in this paper. F irs tly,a state space m odel is constructed w ith the tim e series data o f m ultistage b io-o xid a tio n tanks. T hen, K alm an filte rin g algorithm is used to im plem ent data fusion from the prediction and measured one. A n d the prediction and m odel parameters are updated in real tim e online. T h u s,th e fram e o f the prediction m odel o f b io-o x id a tio n tank air in pu t based on the dynam ic data driven is constructed. E xperim ental results show th a t,th e prediction fram ew ork can accurately predict the am ount o f air in the b io-o xid a tio n tank.[K e y w o rd s] dynamic data driven; bio-oxidation pretreatment; state space model ； parameter estimation ； data assimilation ；Kalman filtering ； air inputD O I：10. 19678/j. issn. 1000-3428.0046961〇概述目前，提取黄金的工艺主要有焙烧氧化预处理、湿化学预处理、生物氧化预处理等[1]。
其中，生物氧 化预处理具有工艺简单、投资少及绿色环保等优点，成为近年来应用较多的冶炼工艺。
因此，学者们针 对生物氧化预处理过程中的氧化还原电位[2]、预处 理过程的影响因素[3]、氧浓度对氧化效率的影响[4]、生物氧化预处理过程的耗氧预测[5]及预处理过程进 气量预测[6]等问题进行了研究。
由于进气量的有效 预测与控制将直接影响矿浆的氧化效率与提金率，且生物氧化槽的进气量系统是一个高耗能系统，因此生物氧化槽进气量的精确预测与控制对于实现高 提金率和节能减排具有重要意义。
文献[6]集成耗 氧机理模型和在线支持向量回归机模型，对单级氧 化槽进气量进行预测，但是，由于其中的模型参数不 能进行实时更新，且没有考虑各级氧化槽之间的相 关性，因此该模型不能动态地反映系统的真实状态，预测效果不够理想。
生物氧化槽进气量预测实际上是一个动态系统 状态估计问题。
目前常用的能完整、准确描述动态 系统的方法是状态空间模型。
本文基于状态空间模 型，构建动态数据驱动应用系统（Dynamic Data Driven Application System，D DDAS)[7]，对生物氧化基金项目：国家自然科学基金“高海拔地区氰化提金生物氧化预处理过程氧化还原电位预估方法研究”（61463047)。
作者简介:孙振华（1991一），男，硕士研究生，主研方向为动态数据驱动、数据融合;南新元（通信作者），教授;蔡鑫,讲师。
收稿日期：2017-04-25 修回日期=2017-06-03 E-m a il：nxyxd@ sina. com280计算机工程2018年6月15日槽进气量进行动态预测，并对某生物氧化提金厂生 物氧化槽进气量的历史数据进行仿真，验证该方法 的预测效果。
1 D D D AS应用问题传统仿真与D D D A S仿真结构对比如图1所示。
对于传统仿真，理论分析、实验和建模在时间上是基 于静态数据进行的，且每步得到的结果不能使其他 步骤得到调整和改变，早期数据不能及时准确地反 映动态系统的变化情况。
如果能在仿真过程中加入 动态数据，则能进行更精确的动态分析、预测及控 制。
基于此，美国国家自然科学基金会（NSF)于2000年提出了 DDDAS[8]，其目的是将仿真和实验 紧密地结合起来，方便接收实时数据，进而进行系统 的动态控制，并指导测量的运行。
目前,D D D A S在军事系统仿真[9]、自然灾害预 测及演化仿真[1°]、交通仿真[11]、钢铁生产仿真[12]、航班延误预测[13]、空气质量预测[14]等领域都开展了 相应的研究。
通过总结以上研究结果可知，采用 D D D A S思想对生物氧化槽进气量进行状态预测时，需要解决2个主要难题：1)建立生物氧化槽进气量 预测模型;2)进行多域数据或静态数据与实测数据 的动态融合，即数据同化[15]。
2生物氧化槽进气量预测模型通常情况下，用于生物氧化预处理的工艺会进行 多级氧化，每级氧化槽的供气管道都对应有气体流量 计，以此来检测各级氧化槽的进气量。
假设某生物氧 化预处理工艺为n级氧化，则对应有n组进气量数据，即n维时间序列数据，且研究的生物氧化槽进气量与 ^时刻之前的一段时间的进气量有关。
基于以上对生 物氧化槽进气量的分析，则有〃维时间序列a:Q t:(q u t，q2j，".，q n j)T⑴其中，为第/个氧化槽（时段的进气量。
基于n维时间序列2,建立自回归模型，每个生物 氧化槽的进气量与其余〃 -1个氧化槽进气量都有关，且与预测时刻之前的p个时刻的进气量数据也相关，其 回溯系数^可以根据a i c准则[16]确定，因此，可得：心，，^1 -1，t-2=岑+ A^2-Q n j--q n，t-1--q n，t_2-^U r-P其中，^均为x维系数矩阵，由Yule Walker 方程估计和递推得到，m,为噪声序列。
由于生物氧 化槽进气量受多种因素的影响，如氧化还原电位、矿 浆浓度、P H值等，假设各扰动因素间是彼此独立的，但是对于整个进气量过程，这些独立扰动的矢量和 近似于零，则可设A为零均值白噪声序列。
A= [H，...，U T(3)y t = Qt⑷其中，^，是系统的^维观测向量，•^是系统的^ 维状态向量，则式(3)、式(4)的状态空间模型可表示为：■^1A2•..V i A P~10 (00)01•..00•^r-1(5)-00 ...10 -j, = 0)x, +v,(6)其中，维）为根据存档数据映射的状态向量，x1维）为输入的实测进气量数据。
式(5)为生物氧化槽进气量预测系统的状态方 程，式(6)为生物氧化槽进气量预测系统的观测方程。
在式(5)中，w,是均值为0、具有X/?维方差矩阵g,的随机噪声，2, = £()。
在式（6)中，v,为观测噪 声，用来将测量过程中测量设备与测量人员等因素的 影响作用到观测方程，定义其为均值为〇、具有〃维方 差矩阵'的白噪声，'=£(¥丨），并且％、^为不相 关的零均值白噪声序列，/为n维的单位矩阵。
设和尽分别为状态转移矩阵和观测矩阵，则有:A2•..V i V10 (00)F t:01•..00-00...10 -...,0)(8)关于状态空间模型参数的估计方法有多种，例 如E M算法、贝叶斯估计方法等，这些参数估计方法 通常计算过程复杂、运算时间较长，不能使生物氧化 槽进气量预测模型及时地跟踪真实系统的状态，实时性较低。
由于生物氧化槽进气量预测模型参数的第44卷第6期孙振华，南新元，蔡鑫:基于动态数据驱动的生物氧化槽进气量预测281图2生物氧化槽进气量预测模型框架基于D D D A S 的生物氧化槽进气量预测模型框 架主要由数据采集与处理、在线参数估计、系统状态 空间模型及数据同化4个功能模块组成，各模块的功能如下：1) 数据采集与处理模块主要通过气体流量计来检测获取各级氧化槽进气量的实时数据，为数据同化模块和在线参数估计模块提供实时有效的输入数据，并根据预测系统的要求进行数据的预处理，剔除干扰数据，最终将有效数据注入到在线参数估计模 块和数据同化模块。
生物质燃气的燃烧效率与能源转化评估研究
1.技术水平：生物质燃气生产技术尚不成熟，尤其是大规模生产过程中的技术难题尚未完全解决。
2.资源分散：生物质原料资源分布广泛，但相对分散，导致原料收集、运输成本较高。
3.环保问题：生物质燃气生产过程中产生的废水、废渣处理问题亟待解决，以降低对环境的影响。
4.政策支持：虽然政府已出台一系列政策措施，但生物质燃气行业仍需进一步加大政策扶持力度，以促进产业发展。
-应用：广泛应用于农业废弃物、生活垃圾等生物质资源的能源化利用。
-优势：发酵技术可以实现生物质资源的无害化和能源化，提高资源利用效率。
3.气体净化与提纯技术：
-原理：通过物理或化学方法去除生物质燃气中的有害成分，提高燃气质量。
-应用：包括脱硫、脱碳、脱水等工艺，确保燃气的清洁度和热值。
-优势：净化与提纯技术可以提高生物质燃气的市场竞争力，扩大应用范围。
2.清洁能源属性：生物质燃气具有低碳排放、低污染的特点，是一种理想的清洁能源。随着环境保护意识的不断提高，生物质燃气在能源市场中的地位日益重要。
3.技术创新：生物质燃气的生产技术不断创新，包括生物质预处理、发酵、提纯等多个环节。这些技术的进步为生物质燃气产业的发展提供了技术保障。
4.政策扶持：我国政府高度重视生物质能源产业发展，出台了一系列政策措施，为生物质燃气行业提供了良好的发展环境。
-市场竞争将从价格竞争转向技术、品牌、服务等方面的综合竞争。
未来市场发展方向预测：
-生物质燃气行业将继续保持快速增长，市场份额有望进一步扩大。
-技术创新将成为企业竞争的核心，拥有先进技术的企业将占据市场主导地位。
-行业将逐步实现规模化、标准化、智能化发展，提高整体竞争力。
八、发展趋势与未来展望
生物质燃气的行业发展和前景预测如下：
2024届山东高考预测密卷生物试题
2024届山东高考预测密卷生物试题一、单选题1．研究人员在果蝇细胞内发现了一种微小的膜结构。
当磷酸盐充足时，该结构可以储存磷酸盐，此时细胞分裂加快；当缺乏磷酸盐时，该结构分解并将储存的磷酸盐释放到细胞中，此时细胞分裂速度减慢，这表明它们的功能就像磷酸盐储存库。
下列推测错误的是（）A．新细胞的构成需要许多膜结构，细胞通常在磷酸盐充足的条件下分裂B．该结构获取信息与其他细胞器融合体现了细胞膜进行细胞间信息交流功能C．该结构属于细胞生物膜系统的组成部分之一D．该结构储存的磷酸盐不仅用于构建生物膜的磷脂双分子层2．某耐盐植物，其茎叶表面有盐囊细胞，如图所示为盐囊细胞内几种离子的跨膜运输机制。
下列叙述正确的是（）A．位于细胞膜和液膜膜上的H+-ATPase载体蛋白具有催化功能B．Na+借助NHX转运蛋白向液泡内转运属于协助扩散C．改变外界溶液的pH不影响K+向细胞内的转运速率D．耐盐植物的细胞液渗透压低于外界溶液渗透压时仍然可以吸水3．PET是一种造成“白色污染”的塑料。
自然界中的甲酶能破坏PET中的化学键，有利于PET 的降解。
研究人员合成了一种新的对PET起降解作用的乙酶。
研究人员测定甲酶与乙酶在不同温度下的催化活性，如下表所示。
下列叙述错误的是（）A．本实验的自变量是温度、酶的种类和酶浓度B．pH为本实验的无关变量，需要相同且适宜C．乙酶在75℃时降解率下降可能是温度过高D．在适宜条件乙酶的相对浓度越大其降解率越高4．某些原生动物和昆虫在细胞分化过程中有部分染色体丢失的现象，称为基因剔除。
某种马蛔虫个体发育到一定阶段时，将要分化为体细胞的细胞中染色体破裂为碎片，含有着丝粒的碎片在细胞分裂中保留，不具有着丝粒的碎片在分裂中丢失，而将来形成生殖细胞的那些细胞中不发生染色体的断裂和丢失现象。
下列叙述错误的是（）A．只要保留有全部的着丝粒，该体细胞就具有全能性B．精原细胞和卵原细胞通常不发生染色体的断裂和丢失现象C．分化形成的某些体细胞中与受精卵相比可能发生染色体片段缺失D．由于基因剔除而在分裂中丢失的碎片通常不影响该细胞的功能5．哺乳动物成体干细胞在进行分裂时将含有相对古老的DNA链（称之为“永生化链”）的染色体分配给一个子代细胞，使其成为新的成体干细胞，同时将含有DNA新合成链的染色体分配给另一个子代细胞，该子代细胞分化并最终衰老死亡，过程如下图所示，℃～℃表示细胞。
基于大涡模拟的槽道微气泡减阻数值模拟
分 。大 尺度结 构 可 直接 从 平 均 流 中获 取 能 量 ， 而
平 均流反 过来 又 受 到大 尺 度 结构 的强 烈 影 响 ， 所 以大尺度 结构要 通 过数值 求解微 分方 程得 出 。对 于 小尺 度而言 ， 由于认为 其运 动是 随机 的 ， 与边 它
到 的流动 问题 的本质 。 目前 已经建 立 了大量 的槽 道湍 流 流 动 试 验 测 量 ２ 直 接 数 值 模 拟＿ 和 ３ （ Ｎ ） 据库 ， 研 究 近壁 湍 流 流 动 和检 验 新 的 Ｄ Ｓ数 为 数值 方 法 提 供 了 良好 的 条 件 。微 气 泡 减 阻 是 通过 将气 泡喷 射到 边界层 里形 成微 气泡 的减 阻技 术 。这项 技术 能 够 有效 减 阻 ， 船 舶水 动力 方 面 在 具 有极 大 的应 用价 值 。微 气 泡 的射 人能 够有 效地 减 小所 在 区域 的液 体粘 性 ， 且 可 以改 变 近壁 区 而 域 的湍 流 结 构 ， 而 达 到 减 小 壁 面 阻 力 的 作 用 。 从 近年来 ， 随着 计算 机水平 的不 断提 高 ， 们提 出了 人 新 的湍 流数值模拟 ， 中包括直接数值模 拟和大 涡 其
不足 的问题 ， 是把 大涡 数 值模 拟尽 早 用 于 工程 流
动模拟 的关 键 。
目前 ， 国内外 很 多 学 者正 在 研 究 通过 改 变 界
１ 大 涡 模 拟
大涡 模 拟 是 由气 象 学 家 ｓｍ ｏｉｓｙ９３年 ａ ｇｒ ｋ１６ ｎ
提 出 的 ， 介 于 Ｒ Ｎ ｒｎ ｌ ｖｒｇ ｎｖｅ 是 Ａ Ｓ（ ｅｏｄ ｅａｅ ａｉ ａ ｒ ｄｏ ｅ）和 Ｄ Ｓ ｄｒｃ ｎ ｍ ｒ ａ ｓ ｕａｉ ） 间 ｔ ｓ ｋ Ｎ （ ｉ ｔ ｕ ｅｉ ｌ ｉ ｌｔ ｎ 之 ｅ ｃ ｍ ｏ
生物氧化预处理过程中进气量预测智能集成模型的建立
生物氧化预处理过程中进气量预测智能集成模型的建立
蔡鑫;南新元;高丙朋;陈星志
【期刊名称】《湿法冶金》
【年(卷),期】2016(035)004
【摘要】针对生物氧化预处理过程中进气量调节的时滞性以及传统离线预测存在的不足，提出一种基于最优加权的进气量智能集成预测模型。
首先根据生物氧化预处理机制，建立氧化槽耗氧机制模型；然后根据预处理过程各变量建立基于在线支持向量机的智能预测模型；最后根据集成思想，采用最优加权法将上述2个单一模型加权集成，建立进气量智能集成预测模型。
试验结果表明：该模型能够很好地在线预测氧化槽进气量，相比单一预测模型具有更高的预测精度，可满足工业生产在线优化控制要求。
【总页数】5页(P288-292)
【作者】蔡鑫;南新元;高丙朋;陈星志
【作者单位】新疆大学电气工程学院，新疆乌鲁木齐 830047;新疆大学电气工程学院，新疆乌鲁木齐 830047;新疆大学电气工程学院，新疆乌鲁木齐 830047;新疆大学电气工程学院，新疆乌鲁木齐 830047
【正文语种】中文
【中图分类】TF18
【相关文献】
1.生物氧化预处理中进气量实时预测数学模型 [J], 丁钰;南新元
2.生物氧化预处理中进气量实时预测数学模型 [J], 丁钰;南新元
3.生物氧化预处理过程中溶氧量的预测 [J], 高轩;南新元
4.生物氧化预处理过程中溶氧量的预测 [J], 高轩;南新元
5.生物氧化预处理过程中进气量的预测控制 [J], 孟宪强;南新元;曾庆凯
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
临床医学检验：临床检验仪器题库考点预测题
临床医学检验：临床检验仪器题库考点预测题1、问答题简述自动血培养仪的基本结构及其功能。
正确答案：主要培养瓶、培养仪和数据管理系统等三部分组成。
培养瓶：通常为一次性无菌培养瓶，提供不同细菌繁殖所必需的增菌液体培养基和（江南博哥）适宜的气体成分，并且含有不同的指示系统；培养仪：设有恒温、振荡培养装置及监测装置，培养瓶放入仪器后进行培养及连续监测，并给予提示信息；数据管理系统：收集并分析来自培养仪的数据，以及将患者和培养瓶的资料存入数据库。
2、名词解释模块温控模式正确答案：仪器根据探测器直接探测承载样品金属基座的温度进行控制，该模式适用于长时间的静态孵育，如连接、酶切、去磷酸化等。
3、名词解释毛细管电泳技术正确答案：是一类以毛细管为分离通道、以高压直流电场为驱动力，根据样品中各组分之间迁移速度（淌度）和分配行为上的差异而实现分离的一类液相分离技术。
4、名词解释Ⅰ级生物安全柜正确答案：是指用于保护操作人员与环境安全、而不保护样品安全的通风安全柜。
适用于对处理样品安全性无要求且生物危险度等级为1、2、3的媒质的操作。
5、单选毛细管电泳型DNA测序仪电泳时仪器显示无电流，最常见的原因为（）。
A.缓冲液配制错误B.毛细管内有气泡C.电泳缓冲液蒸发使液面降低，而未能接触到毛细管的两端D.电极弯曲而无法浸入缓冲液中E.加热板温度过高正确答案：C6、单选关于扫描隧道显微镜（STM），下列（）叙述错误。
A.STM是IBM苏黎世实验室的Binnig等人在1981年发明的B.为扫描探针显微镜的一种，具有高分辨本领C.仅可在真空条件下工作D.依靠一极细的金属针尖在标本表面扫描来探测标本的形貌E.可直接观察到DNA、RNA和蛋白等生物大分子正确答案：C7、单选最初出现的电泳毛细管直径为（）。
A.1mm～2mmB.1mm～3mmC.2mm～4mmD.3mm～5mmE.3mm～6mm正确答案：E8、问答题简述毛细管等速电泳的工作原理。
基于模型驱动的精确曝气系统在污水厂运行优化中的应用研究
水工业市场2019年3-4月刊 45
■TECH & CASE技术与案例
时污水处理厂进水水量、水质亦 随时间变化，在同一曝气位置上 的不同时间点对应的OUR亦不 同。这就要求在对推流式曝气区 进行溶解氧优化控制时，需要把 曝气区划分为不同的曝气区域， 以协同的方式优化控制对应的每 个曝气控制区的溶解氧浓度。
36631
该厂设计选用4台单级高 速离心鼓风机，3用1备.每台 鼓风机配置1台本地控制柜 （Local Control Panel, LCP）,设 置1台主控柜（Master Control Panel, MCP）来负责鼓风机的 启/停及运行负荷的调整，实现 曝气量的变化。AVS系统将4台 鼓风机作为一组，采用总压力的 调节控制方式，系统根据进水 负荷以及不同溶解氧控制区的 反应进程，实时动态计算出微 生物反应所需的理论风量，通 过鼓风机MCP控制鼓风机，使 鼓风机出口风量及压力满足需 求，避免进水负荷高峰时的曝 气不足和进水负荷低谷时的曝 气过量，实现了曝气过程的精 细化、稳定化控制，按需曝气， 节约了曝气能耗。
图1 AVS精确曝气控制系统原理图
二、工程概况 某城市污水处理厂设计处理 规模为30万吨/天，采用多模 式A/A/O （缺氧/厌氧/好氧） 工艺，共分两组平行的反应池， 出水水质执行《城镇污水处理厂 污染物排放标准》 （GB18918-2002） 一级 A 标准。 考虑到建成运行后可能存在进水 碳源不足的现象，因此该厂在设 计之初就不再设置初沉池，原水 经进厂提升泵提升进入沉砂池， 出水直接进入多模式A/A/O （缺 氧/厌氧/好氧）池.并且在缺 氧区设置了可调节堰门，可实现 进水量的多点分配。 在对该设计工艺、设备仪表 以及控制策略进行充分调研的基 础上，综合考虑了有机物反应个显 著发展趋势是工艺运行由经验 判断、粗放运行转向定量化分 析、精细化运行。此外.废水 排放标准日趋严格，对城市污 水处理工艺及其运行提出了越 来越高的要求。而实现污水处 理系统过程控制的自动化、精 细化可提升污水处理厂的运行 可靠性、灵活性和运行效率， 尤其是面对国内城市污水厂新 建步伐逐渐放缓、现有存量规 模巨大的现状，一方面，可通 过优化控制技术深度挖掘现有 城市污水厂处理潜力；另一方 面，提高和促进污水厂运行水 平，减少污染物排放总量，降 低污水厂能耗水平。因此，提
生物氧化预处理氧化槽内气液混合相的密度机理模型
Байду номын сангаас3期
贾爱迪等：生物氧化预处理氧化槽内气液混合相的密度机理模型
47
过程的研究[8-9]，而对于生物氧化预处理氧化槽内密 度场的建模与数值模拟仍然有待完善，因此，必须 研究生物氧化预处理过程中氧化槽内气液混合相的 密度，从而为槽内密度场的建立与分析奠定基础。
本文通过建立氧化槽内气液两相的密度机理模 型，从而得到高寒环境、昼夜温差较大的工况[3, 10] 下气液两相的混合密度的影响参数以及变化趋势， 为生物氧化预处理氧化槽内密度场的数值模拟奠定 了基础；同时，该模型也为研究生物氧化预处理过 程中氧化还原电位(ORP)与氧化槽内气液混合相密 度之间的影响关系提供了理论支撑，为生物氧化提 金预处理工艺控制系统参数的优化提供理论基础。
收稿日期：2015-11-15 基金项目：新疆自然科学基金项目(2012211A004)。 第一作者：贾爱迪，女，硕士研究生，研究方向：软测量建模及工业控制优化。E-mail: 654615992@ *通讯作者：高丙朋，男，博士，副教授，研究方向：智能控制与系统开发及 PLC 应用。E-mail: 155258792@
Abstract: In the research of biological oxidation gold pretreatment to recovere gold from the cold and high areas in Xinjiang, a gas-liquid mixing phase density model by the mechanism modeling method was established. By the calculation of the gas-liquid mixing phase density in the oxidation tank, the fitting curve that the influence of environment temperature, atmospheric pressure and mass concentration to mixture density was resulted, and the oxidation tank equipment improvement was developed. The results show that there are direct proportion relationship between mixture density with environment temperature and mass concentration. But there are inverse proportion relationship between mixture density and atmospheric pressure. This modified oxidation tank equipment can improve the reaction speed and efficiency of biological oxidation reaction. Key words: biological oxidation; gold mine; gas-liquid mixing phase; mixture density; density mechanism model
环境生物学
环境生物学的研究范围非常广泛，包 括生物多样性保护、生态系统恢复、 环境污染治理、全球气候变化对生物 的影响等多个方面。
与其他学科的关联
与生态学的关联：环境生物学与生态 学密切相关，两者都研究生物与环境 之间的关系。但环境生物学更侧重于 从分子、细胞到个体、种群等不同层 次上探讨生物对环境的适应和响应机 制。
发展新技术与方法
加大对新技术和方法的研发力度，提高环境生物 学的研究水平和应用能力。
适应和减缓气候变化
通过培育抗逆性强的生物品种、改进农业管理措 施等方式，适应和减缓气候变化对生物的影响。 同时，积极参与全球气候治理，推动减少温室气 体排放的国际合作。
THANKS
感谢观看
新技术与方法的应用
随着生物技术的发展，如基因编辑、高通量测序等，环境生物学将应用这些新技术和方法 来深入探究生物适应环境的分子机制。
面临的主要挑战和问题
环境污染与生态破坏
随着工业化和城市化的加速发展，环境污染和生态破坏问题日益严重，对环境生物学提 出了更高的要求。
生物多样性丧失
人类活动导致的生物多样性丧失已成为全球性的环境问题，如何保护和恢复生物多样性 是环境生物学面临的重要挑战。
北极熊生活在寒冷的北极地区，它们通过发展出厚实的脂 肪层和浓密的毛发来保持体温，同时具有高度的耐饥能力 以适应食物短缺的环境。
沙漠植物的适应性进化
沙漠植物在面对干旱环境时，通过发展出深根系统、减少 叶片面积、降低蒸腾作用等方式来减少水分流失，提高水 分利用效率。
深海生物的适应性进化
深海生物在面对黑暗、高压、低氧的极端环境时，通过发 展出特殊的呼吸器官、发光器官以及感知器官等来适应深 海环境。
长江江豚保护
通过划定保护区、加强执法力度、推广人工繁殖等措施，成功实 现了长江江豚种群数量的恢复和增长。
基于IAO优化HKELM的空气质量指数预测
第１３卷㊀第６期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．６㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年６月㊀Ｊｕｎ．２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）０６－００５０－０８中图分类号：Ｘ８３１文献标志码：Ａ基于ＩＡＯ优化ＨＫＥＬＭ的空气质量指数预测周㊀韦，孙宪坤，万俊杰（上海工程技术大学，电子电气工程学院，上海２０１６２０）摘㊀要：为了精准预测空气质量指数（ＡＱＩ），本文提出一种基于改进天鹰优化器（ＩＡＯ）混合核极限学习机（ＨＫＥＬＭ）的空气质量指数预测模型（ＩＡＯ－ＨＫＥＬＭ）㊂首先，利用径向基核函数和多项式核函数构造混合核极限学习机模型；其次，针对天鹰优化器（ＡＯ）算法易陷入局部极值的问题，引入改进的Ｔｅｎｔ混沌初始化策略和自适应ｔ分布策略；采用改进后的ＡＯ算法对ＨＫＥＬＭ模型的参数进行优化，并建立ＩＡＯ－ＨＫＥＬＭ空气质量指数预测模型；最后，将预测模型应用于实际案例中，并与其他模型的预测结果及误差进行对比㊂结果表明，本文提出的预测模型精度更高㊁稳定性更强㊂关键词：空气质量指数预测；混合核极限学习机；天鹰优化器；自适应ｔ分布ＡｉｒｑｕａｌｉｔｙｉｎｄｅｘｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＩＡＯｏｐｔｉｍｉｚｅｄＨＫＥＬＭＺＨＯＵＷｅｉ，ＳＵＮＸｉａｎｋｕｎ，ＷＡＮＪｕｎｊｉｅ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１６２０，Ｃｈｉｎａ）ʌＡｂｓｔｒａｃｔɔＩｎｏｒｄｅｒｔｏａｃｃｕｒａｔｅｌｙｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅａｉｒｑｕａｌｉｔｙｉｎｄｅｘ（ＡＱＩ），ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｎａｉｒｑｕａｌｉｔｙｉｎｄｅｘｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌ（ＩＡＯ－ＨＫＥＬＭ）ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＩｍｐｒｏｖｅｄＡｑｕｉｌａＯｐｔｉｍｉｚｅｒ（ＩＡＯ）ＨｙｂｒｉｄＫｅｒｎｅｌＥｘｔｒｅｍｅＬｅａｒｎｉｎｇＭａｃｈｉｎｅ（ＨＫＥＬＭ）．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ａｈｙｂｒｉｄｋｅｒｎｅｌｅｘｔｒｅｍｅｌｅａｒｎｉｎｇｍａｃｈｉｎｅｍｏｄｅｌｉｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｕｓｉｎｇｒａｄｉａｌｂａｓｉｓｋｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｐｏｌｙｎｏｍｉａｌｋｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｉｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅＡｑｕｉｌａＯｐｔｉｍｉｚｅｒ（ＡＯ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｅａｓｙｔｏｆａｌｌｉｎｔｏｔｈｅｌｏｃａｌｅｘｔｒｅｍｅｖａｌｕｅ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄＴｅｎｔｃｈａｏｔｉｃｉｎｉｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙａｎｄａｎａｄａｐｔｉｖｅｔｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．ＴｈｅｎｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＡＯａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｕｓｅｄｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｈｅＨＫＥＬＭｍｏｄｅｌａｎｄｅｓｔａｂｌｉｓｈｔｈｅＩＡＯ－ＨＫＥＬＭａｉｒｑｕａｌｉｔｙｉｎｄｅｘｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏａｐｒａｃｔｉｃａｌｃａｓｅ，ａｎｄｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓａｎｄｅｒｒｏｒｓｏｆｏｔｈｅｒｍｏｄｅｌｓａｒｅｃｏｍｐａｒｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｈａｓｈｉｇｈｅｒａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｓｔｒｏｎｇｅｒｓｔａｂｉｌｉｔｙ．ʌＫｅｙｗｏｒｄｓɔａｉｒｑｕａｌｉｔｙｉｎｄｅｘｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ＨＫＥＬＭ；ａｑｕｉｌａｏｐｔｉｍｉｚｅｒ；ａｄａｐｔｉｖｅｔｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ基金项目：上海市科学技术委员会重点项目（185****1600）㊂作者简介：周㊀韦（１９９４－），男，硕士研究生，主要研究方向：室内定位㊁图像识别；孙宪坤（１９７２－），男，硕士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：地理信息系统㊁计算机应用；万俊杰（１９９５－），男，硕士研究生，主要研究方向：配电网可靠性预测㊂通讯作者：孙宪坤㊀㊀Ｅｍａｉｌ：ｚ＿ｃｊｓｄｅｓｇ＠１６３．ｃｏｍ收稿日期：２０２２－０６－１２０㊀引㊀言城市环境污染不仅影响社会经济的发展，对人们的身体也会造成有害的影响㊂据统计，中国空气污染区域占国土面积的１／４，受影响的人口近７亿㊂因此实现对空气质量指数（ＡＱＩ）进行准确有效地预测成为重中之重㊂目前，国内外空气质量预测模型主要有回归统计分析模型㊁时间序列模型㊁灰色理论模型等㊂但是ＡＱＩ数据是混沌的㊁非平稳的，导致上述模型的预测精度不高㊂神经网络模型具有良好的学习能力，受到广大学者的关注㊂文献［１］将ＢＰ（ＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）神经网络应用到了空气质量预测中，取得了良好的预测效果；文献［２］提出了一种ＲＢＦ（ＲａｄｉａｌＢａｓｉｓＦｕｎｃｔｉｏｎ）神经网络空气质量预测模型，相比ＢＰ神经网络，效果有所提升㊂然而神经网络具有学习速度慢，易陷入局部极值等缺陷㊂文献［３］提出极限学习机（ＥＬＭ），是一种前馈神经网络，具有学习速度快㊁泛化能力强等优点；文献［４］提出了一种ＰＳＯ（ＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）－ＥＬＭ的空气质量预测模型，该模型可以有效提高空气质量预测精度；文献［５］提出了一种基于ＩＰＳＯ（ＩｍｐｒｏｖｅｄＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）－ＥＬＭ的空气质量预测模型，相比传统的基于ＢＰ和ＥＬＭ的神经网络模型，该模型具有更高的精度㊂但是ＥＬＭ也存在一些缺点，比如网络的隐层节点个数难以确定㊁不同的参数对预测结果有不同的影响等㊂因此文献［３］又引入了支持向量机中的核函数，使得极限学习机无需设置隐藏层神经元个数和输入权值参数，解决了ＥＬＭ过拟合和易陷入局部极值的问题㊂为了进一步提高空气质量预测模型的预测精度，本文提出了一种基于ＩＡＯ优化混合核极限学习机（ＨＫＥＬＭ）的空气质量指数预测模型㊂首先，为提高天鹰优化器（ＡＯ）的寻优能力，引入改进的混沌初始化策略和自适应ｔ分布策略对其进行改进，得到改进的天鹰优化器（ＩＡＯ）；其次，结合径向基核函数和多项式核函数构造具有更强泛化能力的混合核极限学习机模型，利用ＩＡＯ算法来优化ＨＫＥＬＭ模型的参数；最后，将ＩＡＯ－ＨＫＥＬＭ模型应用于实际案例中，并与其他模型的预测结果及误差进行对比㊂结果表明，本文所设计模型具有更高的稳定性和预测精度㊂１㊀混合核极限学习机极限学习机（ＥＬＭ）作为一种新型单隐藏层的前馈神经网络模型，具有学习能力快，泛化能力强等优点，在处理非线性回归方面具有良好的效果［６］㊂假设有Ｄ个训练样本｛（ｘｉ，ｙｉ），ｉ＝１，２， ，Ｄ｝，ＥＬＭ输回归模型可以表示为式（１）：ｙ＾＝ｆ（ｘ）＝ｈ（ｘ）β＝Ｈβ（１）㊀㊀其中，ｘ表示输入数据向量；ｆ（ｘ）表示网络输出；ｈ（ｘ）和Ｈ表示隐藏层映射产生的矩阵；β表示隐藏层与输出层之间的权值㊂为使模型具有更好的泛化能力，引入对角矩阵Ｉ０和惩罚系数Ｃ，然后根据广义逆矩阵原理可得式（２）：β＝ＨＴ（ＨＨＴ＋Ｉ０／Ｃ）－１ｙ（２）㊀㊀其中，ｙ＝［ｙ１，ｙ２， ，ｙＤ］为期望输出㊂为了进一步增加模型的稳定性，文献［３］引入核方法，ＫＥＬＭ（ＫｅｒｎｅｌＢａｓｅｄＥｘｔｒｅｍｅＬｅａｒｎｉｎｇＭａｃｈｉｎｅ）的核矩阵表示为式（３）：ΩＫＥＬＭ＝ＨＨＴΩＫＥＬＭｉ，ｊ＝ｈ（ｘｉ）ｈ（ｘｊ）＝Ｋ（ｘｉ，ｘｊ）{（３）㊀㊀ＫＥＬＭ用核矩阵ΩＫＥＬＭ代替了ＥＬＭ中ＨＨＴ，并通过核函数将输入样本映射到高维隐层特征空间中，可得式（４）：ｙ＾＝ｈ（ｘ）β＝ｈ（ｘ）ＨＴ（Ｉ０／Ｃ＋ＨＨＴ）－１ｙ＝Ｋ（ｘ，ｘ１）︙Ｋ（ｘ，ｘＤ）éëêêêêùûúúúúＴ（Ｉ０／Ｃ＋ΩＫＥＬＭ）－１ｙ（４）其中，Ｋ（ｘｉ，ｘｊ）为核函数㊂常见的核函数主要有以下４种：（１）高斯核函数，式（５）：Ｋ（ｘｉ，ｘｊ）＝ｅｘｐ（－ ｘｉ－ｘｊ ２／（２σ２））（５）㊀㊀（２）多项式核函数，式（６）：Ｋ（ｘｉ，ｘｊ）＝（ｍ（ｘｉ㊃ｘｊ）＋ｎ）ｄ；ｄ＝１，２， ，Ｎ（６）㊀㊀（３）线性核函数，式（７）：Ｋ（ｘｉ，ｘｊ）＝ｘｉ㊃ｘｊ（７）㊀㊀（４）感知器核函数，式（８）：Ｋ（ｘｉ，ｘｊ）＝ｔａｎｈ（β（ｘｉ㊃ｘｊ）＋ｂ）（８）㊀㊀其中，σ㊁ｍ㊁ｎ和ｄ为混合核参数，λ为多项式核函数的权系数㊂ＫＥＬＭ的性能由核函数决定［７］㊂本文结合了多项式核函数和高斯核函数作为ＫＥＬＭ的核函数，以提高模型的性能㊂多项式核函数是一种全局核函数，拥有较差的局部学习能力，多项式核函数曲线如图１所示，其中测试点Ｘ＝０．５，ｍ＝１，ｎ＝１，ｄ取１㊁２㊁３和４，由图１可以看出多项式核函数的全局特性体现在与测试点相距较远的点影响较大㊂d =1d =2d =3d =43.02.52.01.51.00.50-0.6-0.4-0.20.20.40.6X多项式核函数图１㊀多项式核函数曲线Ｆｉｇ．１㊀Ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌｋｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎｃｕｒｖｅ㊀㊀高斯核函数是一种局部核函数，具有很好的局部学习能力，但是对超出一定范围的样本无法进行准确有效地预测，高斯核函数曲线如图２所示，其中测试点Ｘ＝０．５，σ取０．１㊁０．２㊁０．３和０．４㊂由图２可以看出高斯核函数的局部特性体现在与测试点相距较近的点影响较大㊂㊀㊀混合核函数可以同时兼顾两者的优点，将两种核函数进行线性组合，形成混合核函数，式（９）：㊀㊀Ｋ（ｘ，ｘｉ）＝λ（ｍ㊃（ｘ，ｘｉ）＋ｎ）ｄ＋１５第６期周韦，等：基于ＩＡＯ优化ＨＫＥＬＭ的空气质量指数预测（１－λ）ｅｘｐ（－ｘ－ｘｉ ２σ２）（９）1.00.80.60.40.20-1.5-1.0-0.50.51.01.52.0X 高斯核函数σ=0.1σ=0.2σ=0.3σ=0.4图２㊀高斯核函数曲线Ｆｉｇ．２㊀Ｇａｕｓｓｉａｎｋｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎｃｕｒｖｅ㊀㊀混合核函数曲线如图３所示，其中测试点Ｘ＝０．５，λ取０．１，０．２，０．３和０．４，高斯核函数中σ取０．１，多项式核函数中ｍ＝１，ｎ＝１，ｄ＝２㊂由图３可以看出，混合核函数不仅对测试点周围的样本点有影响，而且对距离测试点有一定距离的样本点也有一定影响，因此混合核函数有效结合了高斯核函数和多项式核函数的优点，弥补了单一核函数的不足㊂1.61.41.21.00.80.60.40.20-1.0-0.50.51.01.52.0X混合核函数λ=0.1λ=0.2λ=0.3λ=0.4图３㊀混合核函数曲线Ｆｉｇ．３㊀Ｍｉｘｅｄｋｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎｃｕｒｖｅ㊀㊀训练混合核极限学习机（ＨＫＥＬＭ）时采用改进的麻雀搜索算法对参数σ㊁ｍ㊁ｎ㊁λ以及惩罚系数Ｃ进行优化㊂混合核极限学习机（ＨＫＥＬＭ）通过混合核函数将输入样本映射到高维的隐层特征空间中，用核映射代替了极限学习机中的随机映射，增强了模型的学习能力和泛化能力，其拟合能力优于非核的极限学习机［８］㊂基于以上优点，本文采用ＨＫＥＬＭ实现空气质量指数预测㊂２㊀天鹰优化器及其改进２．１㊀天鹰优化器ＡＯ是一种新型智能优化算法，该算法用数学模型模仿了天鹰在狩猎过程中的行为［９］㊂ＡＯ算法包括两个阶段，分别为探索阶段和开发阶段㊂当ｋɤ（２／３）∗Ｋ，ｋ为当前迭代次数，Ｋ为总迭代次数，执行探索阶段，否则执行开发阶段㊂探索阶段又分为扩展探索和缩小范围探索；开发阶段又分为扩大开发和缩小范围开发㊂首先，ＡＯ算法利用式（１０）来确定Ｎ个个体的初始值㊂Ｘｉｊ＝ｒａｎｄˑ（ＵＢｊ－ＬＢｊ）＋ＬＢｊ（１０）㊀㊀其中，ｒａｎｄ为［０，１］之间的随机数，ｉ＝１，２， ，Ｎ，ｊ＝１，２， ，ｄ；Ｎ表示种群数量；ｄ表示维数；ＵＢｊ和ＬＢｊ分别表示维度为ｊ的上限和下限㊂２．１．１㊀扩展探索天鹰在高空翱翔，确定探索空间区域，猎物在哪里，用公式（１１）表示其行为：Ｘ１（ｋ＋１）＝Ｘｂｅｓｔ（ｋ）ˑ（１－ｋＫ）＋（ＸＭ（ｋ）－Ｘｂｅｓｔ（ｋ）∗ｒａｎｄ）（１１）其中，Ｋ表示最大迭代次数；Ｘｂｅｓｔ（ｋ）表示当前最佳位置；ＸＭ（ｋ）表示在第ｋ次迭代中个体位置的平均值；ｒａｎｄ为０ １之间的随机数㊂ＸＭ（ｋ）计算公式为（１２）：ＸＭ（ｋ）＝１ＮðＮｉ＝１Ｘ（ｋ），ｉ＝１，２， ｄ（１２）㊀㊀其中，ｄ表示优化变量的维度㊂２．１．２㊀缩小范围探索当天鹰发现猎物区域，在目标猎物上方盘旋，缩小猎物所在区域，准备进攻㊂用公式（１３）表示其行为：㊀Ｘ２（ｋ＋１）＝Ｘｂｅｓｔ（ｋ）ˑＬｅｖｙ（ｄ）＋ＸＲ（ｋ）＋（ｙ－ｘ）∗ｒａｎｄ（１３）㊀㊀其中，ＸＲ表示随机选择的个体位置；Ｌｅｖｙ（ｄ）是ｌｅｖｙ飞行分布函数；ｄ表示空间维度；ｙ和ｘ表示搜索中的螺旋形状㊂飞行分布函数Ｌｅｖｙ（ｄ）如式（１４）所示：Ｌｅｖｙ（ｄ）＝ｓˑｕˑσｖ１β，σ＝Γ（１＋β）ˑｓｉｎｅπβ２æèçöø÷Γ（１＋β２）ˑβˑ２β－１２()æèççççöø÷÷÷÷（１４）其中，ｓ＝０．０１，β＝１．５，ｕ和ｖ为［０，１］之间的随机数㊂螺旋形状ｙ和ｘ如式（１５）所示：ｙ＝ｒˑｃｏｓ（θ）ｘ＝ｒˑｓｉｎ（θ）{（１５）２５智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀㊀㊀其中：ｒ＝ｒ１＋Ｕˑｄ１（１６）θ＝－ωˑｄ１＋θ１（１７）θ１＝３ˑπ２（１８）㊀㊀ｒ１为［０，２０］之间的随机数，ｄ１表示１到ｄ之间的正整数，Ｕ＝０．００５６５，ω＝０．００５㊂２．１．３㊀扩大开发当猎物区域被精准确定，天鹰垂直下降进行初步攻击㊂用公式（１９）表示其行为：Ｘ３（ｋ＋１）＝（Ｘｂｅｓｔ（ｋ）－ＸＭ（ｋ））ˑα－ｒａｎｄ＋（（ＵＢ－ＬＢ）ˑｒａｎｄ＋ＬＢ）ˑδ（１９）其中，ｒａｎｄÎ［０，１］，α＝０．１，δ＝０．１㊂ＵＢ和ＬＢ分别表示搜索空间的上界和下界㊂２．１．４㊀缩小范围开发当天鹰接近猎物时，根据猎物的随机运动在陆地上攻击猎物㊂用公式（２０）表示其行为：Ｘ４（ｋ＋１）＝ＱＦˑＸｂｅｓｔ（ｋ）－（Ｇ１ˑＸ（ｋ）ˑｒａｎｄ）－Ｇ２ˑＬｅｖｙ（ｄ）＋ｒａｎｄˑＧ１（２０）其中，ＱＦ是用于平衡搜索策略的质量函数，使用式（２１）进行计算；Ｇ１表示猎食动物在猎食过程中用于追踪猎物的各种动作，使用式（２２）进行计算；Ｇ２表示从２ ０的递减值，使用式（２３）进行计算㊂ＱＦ（ｋ）＝ｋ２ˑｒａｎｄ（）－１（１－Ｋ）２（２１）Ｇ１＝２ˑｒａｎｄ（）－１（２２）Ｇ２＝２ˑ（１－ｋＫ）（２３）２．２㊀改进天鹰优化器ＡＯ与其他群智能优化算法相比，不仅寻优精度高，而且收敛速度快㊂然而，ＡＯ同其他群智能算法一样，在迭代后期会出现种群多样性减少，易陷入局部最优等问题㊂本文提出了一种改进的ＡＯ，首先，利用Ｔｅｎｔ混沌映射初始化种群，提高算法的全局搜索能力；其次，引入自适应ｔ分布变异更新其位置，有效改善算法易陷入局部极值的缺陷㊂改进策略如下：２．２．１㊀Ｔｅｎｔ混沌映射ＡＯ采用随机生成的方式对种群初始化，会导致天鹰种群分布不均匀㊂而混沌映射具有规律性，遍历性等特点，因此本文采用混沌序列对天鹰的位置进行初始化㊂Ｔｅｎｔ映射分布直方图如图４（ａ）所示，可以看出Ｔｅｎｔ映射分布较为均匀，张娜等人［１０］指出Ｔｅｎｔ混沌序列在迭代时存在陷入小周期点和不稳定周期点的问题，因此在Ｔｅｎｔ混沌映射表达式中加入了随机变量ｒａｎｄ（０，１）ˑ（１／ＮＴ），改进后的Ｔｅｎｔ混沌序列分布图如图４（ｂ）所示，表达式（２４）如下：ｘｉ＋１＝２ｘｉ＋ｒａｎｄ（０，１）ˑ１ＮＴ，０ɤｘɤ１２２（１－ｘｉ）＋ｒａｎｄ（０，１）ˑ１ＮＴ，１２ɤｘɤ１ìîíïïïï（２４）经过贝努利变换后的表达式（２５）如下：ｘｉ＋１＝（２ｘｉ）ｍｏｄ１＋ｒａｎｄ（０，１）ˑ１ＮＴ（２５）㊀㊀其中，ＮＴ表示混沌序列中粒子的数量，ｒａｎｄ（０，１）是［０，１］之间的随机数㊂本文采用改进的Ｔｅｎｔ混沌映射来初始化种群，使得初始种群的位置分布更均匀㊂步骤如下：（１）产生（０，１）之间的随机数ｘ０，即ｉ＝０；（２）根据式（２５）进行迭代计算，产生一个Ｘ序列，ｉ自增１；（３）当ｉ到达最大迭代次数时，保存好Ｘ序列；（４）将Ｘ序列的元素按照式（２６）映射到天鹰个体上，得到ｘｎｅｗｉ；ｘｎｅｗｉ＝ＬＢ＋（ＵＢ－ＬＢ）ｘｉ（２６）㊀㊀其中，ＵＢ和ＬＢ分别表示搜索空间的上下界㊂1008060402000.20.40.60.81.0混沌值频次（ａ）Ｔｅｎｔ1008060402000.20.40.60.81.0混沌值频次（ｂ）Ｉｍｐｒｏｖｅｄｔｅｎｔ图４㊀不同混沌序列分布直方图Ｆｉｇ．４㊀Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｈｉｓｔｏｇｒａｍｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｈａｏｔｉｃｓｅｑｕｅｎｃｅｓ３５第６期周韦，等：基于ＩＡＯ优化ＨＫＥＬＭ的空气质量指数预测２．２．２㊀自适应ｔ分布策略ｔ分布又称学生分布，其分布函数曲线形态由参数自由度的值ｎ决定㊂ｔ分布㊁高斯分布和柯西分布图如图５所示，当自由度ｎ越小，曲线的形态越平坦；当自由度ｎ＝１时，ｔ分布为柯西分布，即ｔ（ｎ＝１）ңＣ（０，１）；当自由度ｎ越大时，曲线形态表现越高耸，曲线类似于标准正态分布曲线；当自由度ｎ无限大时，ｔ分布为高斯分布，即ｔ（ｎ＝¥）ңＮ（０，１）㊂G a u s s i a n N (0,1)S t u d e n t t (n =2)C a u c h y C (0,1)0.400.350.300.250.200.150.100.050-6-4-2246图５㊀ｔ分布㊁高斯分布和柯西分布函数分布图Ｆｉｇ．５㊀ｔｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ＧａｕｓｓｉａｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎｄＣａｕｃｈｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎ㊀㊀对天鹰位置利用自适应ｔ分布进行更新，ｘｔｉ表示经过ｔ变异后的天鹰的位置㊂式（２７）：ｘｔｉ＝ｘｉ＋ｘｉ∗ｔｋ()（２７）㊀㊀其中，ｘｉ为第ｉ个鹰个体的位置，ｔ（ｋ）表明选择当前迭代次数为参数自由度的ｔ分布㊂当前期迭代次数ｋ较小时，ｔ分布类似柯西分布变异，此时的ｔ分布算子取得较大值，位置变异的步长较大，使得算法拥有较好的全局搜索能力；在迭代中期，ｔ分布由柯西分布变异向高斯分布变异转变，ｔ分布算子取值相对折中，使得算法结合了两者的优势，同时兼顾全局和局部搜索能力；当后期迭代次数ｋ较大时，ｔ分布类似高斯分布变异，此时的ｔ分布算子取得较小值，变异步长较小，使得算法拥有较好的局部搜索能力，该策略有利于算法找到全局最佳点㊂２．３㊀ＩＡＯ性能评估为验证ＩＡＯ算法的性能，本文使用了ＰＳＯ（ＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）算法㊁ＧＷＯ（ＧｒｅｙＷｏｌｆＯｐｔｉｍｉｚｅｒ）算法㊁ＡＯ算法和ＩＡＯ算法对测试函数进行仿真实验，各算法参数设置见表１㊂每个算法的种群规模为３０，最大迭代次数为１０００㊂测试函数选取了多维单峰函数Ｓｐｈｅｒｅ和多维多峰函数Ａｃｋｌｅｙ，函数维度为５０㊂各算法独立运行２０次，得到的测试函数优化曲线如图６和图７所示，适应度值为测试函数值㊂表１㊀参数设置表Ｔａｂ．１㊀Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓｅｔｔｉｎｇｓ算法参数设置ＰＳＯ学习因子ｃ１＝ｃ２＝１．５，初始权重Ｗ＝０．８ＧＷＯａ从２线性递减为０，ｒ１㊁ｒ２Î［０，１］ＡＯＵ＝０．００５６５，ω＝０．００５，ｓ＝０．０１，β＝１．５，α＝０．１，δ＝０．１，ｒ１Î［０，２０］，ｕ㊁ｖÎ［０，１］ＩＡＯ同ＡＯP S OG WO A O I A O-50-100-150-200-250-3002004006008001000迭代次数l g (适应度值)图６㊀Ｓｐｈｅｒｅ函数优化曲线Ｆｉｇ．６㊀ＳｐｈｅｒｅｆｕｎｃｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃｕｒｖｅP S O G WO A O I A O-5-10-152004006008001000迭代次数l g (适应度值)图７㊀Ｇｒｉｅｗａｎｋ函数优化曲线Ｆｉｇ．７㊀Ｇｒｉｅｗａｎｋｆｕｎｃｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃｕｒｖｅ㊀㊀从图６可以看出，单峰Ｓｐｈｅｒｅ函数在ＰＳＯ㊁ＧＷＯ和ＡＯ在寻优的过程中早早就陷入局部极值且无法自拔，导致算法收敛性能较弱㊂而ＩＡＯ相比其他算法不仅寻优精度高，而且具有更快的收敛速度㊂从图７可以看出，ＩＡＯ在相同的迭代次数中其多峰Ｇｒｉｅｗａｎｋ函数能够寻找到更优的值，而且在寻优精度和收敛速度上ＩＡＯ总是优于其他算法，曲线先出现拐点表明收敛速度快，适应度值越低表明寻优精度越高㊂３㊀基于ＩＡＯ－ＨＫＥＬＭ的空气质量指数预测ＨＫＥＬＭ模型的预测精度由混合核参数σ，ｍ，ｎ，λ以及惩罚系数Ｃ决定，因此参数的优化尤为重４５智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀要㊂本文采用改进的天鹰优化器来对５个参数寻优，从而达到最佳的预测效果㊂（１）数据集划分㊂将空气质量样本数据划分为训练集与测试集，并作归一化处理㊂（２）初始化参数㊂设置参数σ㊁ｍ㊁ｎ㊁λ和Ｃ的优化区间ＵＢ，ＬＢ，以及ＩＡＯ算法的相关参数值，利用式（２６）（２７）混沌映射初始化麻雀种群㊂（３）选择适应度函数，将训练样本的预测值ｙ＾ｉ和真实值ｙｉ的均方误差（ＭＳＥ）作为天鹰个体的适应度值，ｙ＾ｉ由式（１３）计算可得㊂（４）计算天鹰个体的适应度值，根据适应度值确定当前最佳Ｘｂｅｓｔ（ｋ），更新ＸＭ（ｋ），Ｇ１，Ｇ２，Ｌｅｖｙ（ｄ）等㊂（５）当ｋɤ（２／３）∗Ｋ时，且ｒａｎｄɤ０．５时，利用式（１１）更新天鹰个体的位置，否则根据式（１３）更新天鹰个体的位置㊂（６）当（２／３）∗ＫɤｋɤＫ时，且ｒａｎｄɤ０．５时，利用式（１９）更新天鹰个体的位置，否则根据式（２０）更新天鹰个体的位置㊂（７）根据式（２７）对天鹰位置进行ｔ分布变异扰动㊂（８）计算每只天鹰进行ｔ分布后的适应度值，将经过ｔ分布操作后的新解适应度值与原值进行比较，更新全局最优信息㊂（９）终止条件㊂若已达到最大迭代次数Ｋ时，则输出最优天鹰个体位置对应的参数（Ｃ，λ，ｑ，σ２），并建立混合核ＩＡＯ－ＨＫＥＬＭ空气质量指数预测模型㊂否则返回步骤５㊂（１０）利用建立好的混合核ＩＡＯ－ＬＳＳＶＭ模型进行空气质量指数预测㊂为比较各模型性能，选用均方根误差（ＲＭＳＥ），平均绝对误差百分比（ＭＡＰＥ）和平均绝对误差（ＭＡＥ）这３个指标作为模型的评价指标㊂各指标的计算公式分别如式（２８） （３０）所示㊂ＲＭＳＥ＝ðＳｉ＝１Ｙ＾ｉ－Ｙｉ()２Ｓ（２８）ＭＡＰＥ＝１ＳðＳｉ＝１Ｙ＾ｉ－ＹｉＹｉ∗１００％（２９）ＭＡＥ＝１ＳðＳｉ＝１Ｙ＾ｉ－Ｙｉ（３０）㊀㊀其中，Ｙ＾ｉ表示预测值；Ｙｉ表示真实值；Ｓ为测试数据样本总数㊂４㊀案例分析４．１㊀数据来源实验中通过天气后报数据网站（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｉａｎｑｉｈｏｕｂａｏ．ｃｏｍ／）收集郑州市２０１７年 ２０１９年７５０组天气数据，部分数据见表２㊂选择其中６５０组数据作为训练样本，剩余１００组数据作为测试样本，其中ＡＱＩ为模型输出，ＮＯ２㊁Ｏ３㊁ＣＯ㊁ＰＭ２．５㊁ＰＭ１０㊁ＳＯ２为模型输入㊂表２㊀部分实验数据Ｔａｂ．２㊀ＰａｒｔｏｆｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｄａｔａＡＱＩＰＭ２．５ＰＭ１０ＳＯ２ＮＯ２ＣＯＯ３６８３２８４２７３９０．７４３７８５６１１０４２７５７１．０３２７１２５９４１５１４３７８１．２５２６１２３９２１４９４３９０１．１２４８１５３１１６１８８３３９１１．５２２４１４６１１３１１１１９４７１．２２２６６４６７３１６３９０．８７２７１０６７９１１５２４４９１．２４２８１５２１１５１６９３２７６１．６６３２１６５１２５１９０３６８７１．７１３３４．２㊀模型参数确定为了验证ＩＡＯ－ＨＫＥＬＭ模型的预测精度，选取了ＫＥＬＭ㊁ＨＫＥＬＭ㊁ＰＳＯ－ＨＫＥＬＭ㊁ＧＷＯ－ＨＫＥＬＭ㊁ＡＯ－ＨＫＥＬＭ和ＩＡＯ－ＨＫＥＬＭ模型，在相同的测试集上比较模型的精度㊂各优化算法参数设置与ＩＡＯ性能测试相同，维度ｄ＝５，Ｋ＝１００㊂ＫＥＬＭ模型选择单一高斯核函数，参数σ＝１０，Ｃ＝１０；ＨＫＥＬＭ模型选用高斯核函数和多项式核函数结合的混合核函数，参数λ＝０．５，σ＝１０，ｍ＝１，ｎ＝１，Ｃ＝１０；其余模型中参数λɪ［０，１］；剩余参数取值下界为［０．０１，０．０１，０．０１，０．０１］，上界为［１００，１００，１００，１００］㊂各优化算法优化ＨＫＥＬＭ得到的模型参数见表３，各模型预测结果如图８所示㊂表３㊀ＨＫＥＬＭ模型参数Ｔａｂ．３㊀ＨＫＥＬＭｍｏｄｅｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓ优化算法参数λ参数σ参数ｍ参数ｎ参数ＣＧＡ０．００７５０．４６１０６５．５５１１７．９１７０．０３０８ＰＳＯ０．１０５７５４．９０２５７．１１２１５．０２８３６．３８９ＧＷＯ０．５１１１７０．６１７５４．７６１４９．０４７８５．７２５ＭＦＯ０．９３１５７６．４４４８６．８８０７３．６４３８２．７９８ＳＳＡ０．６７６６１５．１５５９６．０９０８５．１５０７９．２９６ＩＳＳＡ０．１３１９２５．１１６７９．９９８６９．５６３８５．２０３５５第６期周韦，等：基于ＩＡＯ优化ＨＫＥＬＭ的空气质量指数预测20015010050501001500A Q I预测样本点真实值预测值20015010050501001500A Q I预测样本点真实值预测值20015010050501001500A Q I 预测样本点真实值预测值2001501005050100150A Q I 预测样本点真实值预测值20015010050501001500A Q I预测样本点真实值预测值2001501005050100150A Q I 预测样本点真实值预测值(a )K E L M 预测值(b )H K E L M 预测值(c )P S O -H K E L M 预测值(d )G WO -H K E L M 预测值(e )A O -H K E L M 预测值(f )I A O -H K E L M 预测值图８㊀各模型的预测结果Ｆｉｇ．８㊀Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｏｄｅｌ㊀㊀从图８可以看出，ＩＡＯ－ＨＫＥＬＭ模型对于预测样本的预测精度上优于其他模型㊂各模型预测值与真实值的误差见表４，选择３个评价指标中的均方根误差（ＲＭＳＥ）来比较这几个模型的性能，其中采用单一核函数的ＫＥＬＭ模型误差较大为４．２８１９，混合核函数ＨＫＥＬＭ模型相比ＫＥＬＭ误差有所减少为２．９６３７，但是相比采用优化算法优化后的模型，还存在一定误差㊂ＰＳＯ－ＨＫＥＬＭ㊁ＧＷＯ－ＨＫＥＬＭ和ＡＯ－ＨＫＥＬＭ模型的均方根误差分别为２．９６３７㊁２．６４０７和２．１４５６，而ＩＳＳＡ－ＨＫＥＬＭ模型的均方误差为１．７７１２，误差最小，说明ＩＡＯ－ＨＫＥＬＭ预测模型对于空气质量指数预测取得了很好的效果，相比其余几个常用模型，误差更小，精确度更高㊂表４㊀误差对比表Ｔａｂ．４㊀Ｅｒｒｏｒｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ预测模型ＲＭＳＥＭＡＰＥ／％ＭＡＥＫＥＬＭ４．２８１９４．６６０５３．３７７７ＨＫＥＬＭ２．９６３７３．３５５２２．２４９６ＰＳＯ－ＨＫＥＬＭ２．６４０７２．９３００１．８２３６ＧＷＯ－ＨＫＥＬＭ２．１４５６２．７１６２１．７２２２ＡＯ－ＨＫＥＬＭ１．７７１２２．２４４７１．３３８１ＩＡＯ－ＨＫＥＬＭ１．６３８２２．１２５９１．２１９５５㊀结束语本文提出一种基于改进天鹰优化器优化混合核极限学习机的空气质量指数预测模型㊂通过引入改进的混沌初始化策略和自适应ｔ分布策略对天鹰优化器进行改进；结合径向基核函数和多项式核函数构造具有更强泛化能力的混合核极限学习机模型，最终得到了ＩＡＯ－ＨＫＥＬＭ预测模型㊂同过与其他模型进行实验对比，最终验证了该模型预测精准度更高，稳定性更强，满足实际的应用㊂参考文献［１］艾洪福，石莹．基于ＢＰ人工神经网络的雾霾天气预测研究［Ｊ］．计算机仿真，２０１５，３２（１）：４０２－４０５，４１５．［２］方彦．基于灰色ＲＢＦ神经网络的空气质量预测［Ｊ］．中国科技信息，２０１８（２２）：１００－１０２．［３］ＨＵＡＮＧＧＢ，ＺＨＵＱＹ，ＳＩＥＷＣＫ．Ｅｘｔｒｅｍｅｌｅａｒｎｉｎｇｍａｃｈｉｎｅ：ｔｈｅｏｒｙａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．Ｎｅｕｒｏｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，２００６，７０（１－３）：４８９－５０１．［４］庄玉册，黎蔚．基于ＰＳＯ优化极限学习机神经网络的空气质量预报［Ｊ］．沈阳工业大学学报，２０２０，４２（２）：２１３－２１７．［５］付亚丽，洪亚．基于ＩＰＳＯ－ＥＬＭ算法的空气质量预测［Ｊ］．环境科学与技术，２０１７，４０（Ｓ１）：３２４－３２８．［６］ＴＥＯＴＴ，ＬＯＧＥＮＴＨＩＲＡＮＴ，ＷＯＯＷＬ．Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｕｓｉｎｇｅｘｔｒｅｍｅｌｅａｒｎｉｎｇｍａｃｈｉｎｅ［Ｃ］ʊＳｍａｒｔＧｒｉｄＴｅｃｈｎｏｌｏ－ｇｉｅｓ－Ａｓｉａ（ＩＳＧＴＡＳＩＡ），２０１５ＩＥＥＥＩｎｎｏｖａｔｉｖｅ．Ｓｉｎｇａｐｏｒｅ：ＩＥＥＥ，２０１５：１－６．［７］ＬＩＪ，ＬＩＭ．Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｕｌｔｒａ－ｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍｗｉｎｄｐｏｗｅｒｂａｓｅｄｏｎＢＢＯ－ＫＥＬＭｍｅｔｈｏｄ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＲｅｎｅｗａｂｌｅａｎｄＳｕｓｔａｉｎａｂｌｅＥｎｅｒｇｙ，２０１９，１１（５）：０５６１０４．［８］杨锡运，关文渊，刘玉奇，等．基于粒子群优化的核极限学习机模型的风电功率区间预测方法［Ｊ］．中国电机工程学报，２０１５，３５：１４６－１５３．（下转第６６页）９８％ １００％，基本完全满足需求，而疫情最严重的武汉物资满足率仅有６５％，对于突发公共卫生事件的应急物资分配而言是不合理的㊂而在方案Ａ中，作为紧迫度最高的城市武汉，获得了所有需求点中最高的物资满足率１００％，这是因为本模型通过衡量需求点间的差异性，使得优先对最紧迫的城市进行物资分配，从而保障了紧迫度高的城市的物资充足供给㊂其次，从时间延误和成本的角度来看，方案Ａ的表现均比方案Ｂ好，是因为轴辐网络通过选择时间更短成本更低的轴点间铁路运输，有效地提升了调度效率㊂５ 结束语本文针对突发公共卫生事件下的应急物资调度问题，构建了考虑需求紧迫度的以需求缺口最小㊁时间延误最少和系统总成本最小为目标的应急物资轴辐供需网络优化模型㊂首先，结合应急物资调度的特点，构建需求紧迫度评价指标体系，并使用熵值－ＴＯＰＳＩＳ法对需求点紧迫度进行求解；其次，基于轴辐结构在轴点间的规模运输能力，对传统调度供需网络进行改进，提出基于轴辐结构多式联运的应急物资供需网络模型；最后，基于模型设计改进的ＮＳＧＡ－ＩＩ算法，ＩＮＳＧＡ－ＩＩ算法对拥挤度进行改进，添加外部存档对全局非支配解进行存储，并对外部存档进行Ｋ－ｍｅａｎｓ算法聚类㊂通过对实例的结果分析，发现模型可以求解出有效的帕累托前沿解集，并相比于不考虑紧迫度和不考虑轴辐结构的模型，本模型的物资调度具有更好的公平性，并在时间延误和成本上更优㊂为了更贴近实际应急物资调度情况，后续研究将进一步考虑轴点的容量限制，同时考虑多品类应急物资㊁多阶段的动态调度㊂参考文献［１］刘明，李颖祖，曹杰，等．突发疫情环境下基于服务水平的应急物流网络优化设计［Ｊ］．中国管理科学，２０２０，２８（３）：１１－２０．［２］ＤＩＮＧＺ，ＸＵＸ，ＪＩＡＮＧＳ，ｅｔａｌ．Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙｌｏｇｉｓｔｉｃｓｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｗｉｔｈｍｕｌｔｉｐｌｅｓｕｐｐｌｙ－ｄｅｍａｎｄｐｏｉｎｔｓｂａｓｅｄｏｎｇｒｅｙｉｎｔｅｒｖａｌ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳａｆｅｔｙＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＲｅｓｉｌｉｅｎｃｅ，２０２２，３（２）：１７９－１８８．［３］张琳，王金玉，王鑫，等．重大自然灾害下多灾害点应急物资智能调度优化［Ｊ／ＯＬ］．清华大学学报（自然科学版）：１－１０［２０２３－０４－０２］．［４］王付宇，张康．考虑道路约束的应急物资调度优化模型与算法［Ｊ］．复杂系统与复杂性科学，２０２２，１９（２）：５３－６２．［５］胡晓伟，宋浪，杨滨毓，等．重大突发公共卫生事件下城市应急医疗物资优化调度研究［Ｊ］．中国公路学报，２０２０，３３（１１）：５５－６４．［６］单子丹，盛晨辉，王晓燕，等．突发事件下应急物资多目标优化调度模型与算法研究：以新冠肺炎疫情为例［Ｊ］．运筹与管理，２０２３，３２（１）：３４－４０．［７］赵建有，肖宇，朱欣媛，等．考虑需求紧迫度的应急车辆路径优化方法［Ｊ］．哈尔滨工业大学学报，２０２２，５４（９）：２７－３４．［８］刘艳秋，胡绩辉．基于混合人工鱼群算法的应急物流路径优化研究［Ｊ／ＯＬ］．中国管理科学：１－１５［２０２３－０４－０１］．［９］ＺＨＯＵＪ，ＪＩＡＮＧＹ，ＳＨＥＮＹ，ｅｔａｌ．Ｉｎｔｅｒｍｏｄａｌｈｕｂ－ａｎｄ－ｓｐｏｋｅｌｏｇｉｓｔｉｃｎｅｔｗｏｒｋｄｅｓｉｇｎｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅｄｓｅｒｖｉｃｅｓ：ＴｈｅｃａｓｅｏｆＣｈｉｎａＲａｉｌｗａｙＥｘｐｒｅｓｓ［Ｊ］．ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０２２，６１２：７９６－８１５．［１０］黄星，王绍玉．震后初期Ｓｉｎｇｌｅ－Ｈｕｂ应急物资筹集模型［Ｊ］．系统管理学报，２０１７，２６（３）：４３８－４４７．［１１］ＬＩＣ，ＨＡＮＰ，ＺＨＯＵＭ，ｅｔａｌ．Ｄｅｓｉｇｎｏｆｍｕｌｔｉｍｏｄａｌｈｕｂ－ａｎｄ－ｓｐｏｋｅｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒｅｍｅｒｇｅｎｃｙｒｅｌｉｅｆｕｎｄｅｒＣＯＶＩＤ－１９ｐａｎｄｅｍｉｃ：Ａｍｅｔａ－ｈｅｕｒｉｓｔｉｃａｐｐｒｏａｃｈ［Ｊ］．ＡｐｐｌｉｅｄＳｏｆｔＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０２３，１３３：１０９９２５．［１２］ＳＨＡＮＮＯＮＣＥ．Ａｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｔｈｅｏｒｙｏｆｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＴｈｅＢｅｌｌｓｙｓｔｅｍｔｅｃｈｎｉｃａｌｊｏｕｒｎａｌ，１９４８，２７（３）：３７９－４２３．［１３］ＢＥＨＺＡＤＩＡＮＭ，ＯＴＡＧＨＳＡＲＡＳＫ，ＹＡＺＤＡＮＩＭ，ｅｔａｌ．Ａｓｔａｔｅ－ｏｆｔｈｅ－ａｒｔｓｕｒｖｅｙｏｆＴＯＰＳＩＳａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＥｘｐｅｒｔＳｙｓｔｅｍｓｗｉｔｈａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１２，３９（１７）：１３０５１－１３０６９．［１４］ＤＥＢＫ，ＰＲＡＴＡＰＡ，ＡＧＡＲＷＡＬＳ，ｅｔａｌ．Ａｆａｓｔａｎｄｅｌｉｔｉｓｔｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ：ＮＳＧＡ－ＩＩ［Ｊ］．ＩＥＥＥｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，２００２，６（２）：１８２－１９７．［１５］ＬＬＯＹＤＳ．ＬｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎｉｎＰＣＭ［Ｊ］．ＩＥＥＥｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｈｅｏｒｙ，１９８２，２８（２）：１２９－１３７．（上接第５６页）［９］ＡＢＵＡＬＩＧＡＨＬ，ＹＯＵＳＲＩＤ，ＥＬＡＺＩＺＭＡ，ｅｔａｌ．ＭａｔｌａｂＣｏｄｅｏｆＡｑｕｉｌａＯｐｔｉｍｉｚｅｒ：Ａｎｏｖｅｌｍｅｔａ－ｈｅｕｒｉｓｔｉｃｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ＆ＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２１，１５７：１０７２５０．［１０］张娜，滕赛娜，吴彪，等．基于Ｔｅｎｔ混沌的测试用例优先级排序［Ｊ］．计算机测量与控制，２０１９，２７（６）：４．。
微生物发酵过程优化控制技术进展
微生物发酵过程优化控制技术进展一、本文概述微生物发酵过程优化控制技术是生物工程领域的一个重要研究方向，它旨在提高发酵过程的效率、降低能耗、优化产品质量，从而实现工业生产的经济效益和环境效益的最大化。
随着生物技术的快速发展，微生物发酵过程优化控制技术也取得了显著的进步。
本文将对近年来微生物发酵过程优化控制技术的研究进展进行综述，包括发酵过程参数优化、发酵过程模型化与控制、发酵过程智能优化控制策略等方面，以期为该领域的进一步研究和发展提供参考和借鉴。
本文将介绍微生物发酵过程的基本原理和发酵过程控制的重要性，阐述优化控制技术在提高发酵效率、降低生产成本、改善产品质量等方面的关键作用。
本文将重点综述发酵过程参数优化技术的研究现状，包括温度、pH值、溶氧量、底物浓度等关键参数的优化方法和技术手段。
接着，本文将探讨发酵过程模型化与控制的研究进展，包括基于机理模型的发酵过程控制、基于数据驱动的发酵过程建模与控制等方面。
本文将介绍发酵过程智能优化控制策略的最新研究成果，包括基于、机器学习等技术的发酵过程优化控制方法，以及这些技术在实际工业生产中的应用情况。
通过对微生物发酵过程优化控制技术的研究进展进行综述，本文旨在为该领域的科研人员、工程师和研究生提供一个全面、深入的了解，以促进该领域的进一步发展和创新。
本文也希望为相关企业的技术创新和产业升级提供有益的参考和启示。
二、微生物发酵过程基础微生物发酵过程是一种复杂的生物化学过程，涉及微生物的生长、代谢以及产物的生成。
这个过程通常包括菌种选择、培养基配制、发酵条件控制等多个步骤。
发酵过程中的关键因素包括温度、pH值、溶解氧、营养物质浓度等，这些因素的优化控制对于提高发酵产物的产量和质量至关重要。
菌种选择是发酵过程的基础。
不同种类的微生物具有不同的代谢途径和产物生成能力，因此，选择适合发酵目标的菌种至关重要。
同时，菌种的遗传改良也是提高发酵效率的重要手段，通过基因工程等现代生物技术手段，可以实现对菌种代谢途径的精确调控，从而提高产物的产量和纯度。