摘要：针对LSSVM参数优化耗时长且效果差的问题,提出了一种基于差分蝙蝠算法(DE-BA)的LSSVM参数寻优办法,利用BA的全局寻优能力和DE的局部搜索能力,优化LSSVM的核参数(C)和惩罚参数(σ2),并建立了基于DEBA-LSSVM的露天矿边坡稳定性预测模型,选取某露天矿边坡实际数据进行了对比分析。结果表明:3种预测模型中,DE-BA-LSSVM模型的平均相对误差为2.6%,预测效果最好,为采用LSSVM解决露天矿边坡稳定性预测问题提供了新的方向。

摘要：针对露天矿卡车从装载点到卸载点的运输循环总时间预测问题,在考虑卡车特征、道路特征和天气特征影响的情况下,通过支持向量机(SVM)、Adaboost和随机森林(RF)3种算法构建了露天矿卡车运行状态时间预测模型。以某大型露天矿山的卡车调度系统采集数据为例,结果表明,针对运行状态时间预测,采用SVM、Adaboost和RF 3种算法预测结果均优于传统平均法,最佳机器学习方法的平均绝对误差降低了81.52%;同时,将运行状态作为行程时间预测的最小单元进行组合预测,比用单一方法预测整个运输过程时间更好,其平均平方误差和平均绝对误差分别相对降低了76.96%和29.90%。

摘要：为合理调配露天矿卡车运输,实现矿山企业降本增效,解决卡车运输调度管理的多目标需求,以卡车运输成本最低和等待时间最少为目标,以车铲生产能力、矿石品位以及生产原则为约束,构建了多目标卡车调度模型。模型采用优选因子分配车辆,使用多目标遗传算法进行求解,进而优化露天矿卡车的动态调配。针对某露天矿卡车调度进行多目标优化,研究结果表明:此方法可提供合理的优化调度方案,得到具体的卡车运输路线和运行时刻表,大大降低卡车运输成本,提高设备使用效率,从而为矿山的卡车调度提供具体合理的决策依据。

摘要：针对露天矿卡车在车流规划中的行驶时间预测问题,提出一种基于遗传算法优化SVM参数方法,并考虑卡车状态、速度、载重量以及路面类型、坡度等9个影响因子,构建了基于HGSVMA模型的露天矿卡车行程时间预测模型。实验选取某大型露天矿卡车调度系统所采集的卡车行程时间进行仿真模拟,并将HGSVMA模型与GS-SVM模型、PSO-SVM模型和GA-SVM模型的预测结果进行对比,结果表明,HGSVMA模型预测效果最好,对提高露天矿卡车行程时间预测具有良好的应用前景。

摘要：基于洪河国家级自然保护区水资源退化现状及湿地生态规律,认为洪河保护区水资源需求应从动态需求和静态需求两个方面来综合分析与计算。计算静态需求量时,视洪河保护区为一个平原水库,通过作出水位库容曲线,查出相对于原始状态保护区静态需水量为11 000×104m3;计算动态需求量时,主要以湿地生态活跃期对水资源的动态需求过程为计算依据,最后为洪河保护区水资源恢复方案提出了建议。

摘要：[目的]研究饲粮中添加不同中草药对肉鸡营养物质表观消化率、血清生化指标及盲肠微生物区系的影响。[方法]采用单因素完全随机设计,将576羽1日龄、体重接近、健康的科宝505白羽肉鸡公雏随机分为8组(A组~H组),每组6个重复,每个重复12羽。A组饲喂基础日粮、B组饲喂基础日粮+0.48 g/kg氟苯尼考、C组饲喂基础日粮+1.5%板蓝根、D组饲喂基础日粮+1.5%大青叶、E组饲喂基础日粮+1.5%青黛、F组饲喂基础日粮+0.75%板蓝根和0.75%大青叶复合物、G组饲喂基础日粮+0.75%板蓝根和0.75%青黛复合物、H组饲喂基础日粮+0.75%大青叶和0.75%青黛复合物。试验期为42 d,根据基础日粮组成及营养水平分为前期(1~21日龄)和后期(22~42日龄)。于39~41日龄收集各组肉鸡排泄物,测定主要营养物质表观消化率;于42日龄分别采集各组肉鸡血液样本,测定血清生化指标;于42日龄采集A组、B组、F组盲肠食糜,分析微生物多样性及丰度。[结果]F组的氮表观消化率显著(P0.05)差异。F组的盲肠微生物群落Chao1指数显著(P0.05)差异。[结论]饲粮中添加0.75%板蓝根和0.75%大青叶的复合物,具有改善肉鸡主要营养物质表观消化率以及盲肠微生物区系多样性和丰度的作用。