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如何实现环境监测与环保设施向公众开放双赢——以云南省文山州砚山县为例

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基于WPT-ITTA-RELM/ELM/LSSVM模型的日径流预测研究

中国环境科学学会2024年科学技术年会

作者：李素梅云南省文山州生态环境局砚山分局生态环境监测站

本文阐述环境监测作为环保设施向公众开放单位,通过编制砚山县环境质量报告书公众版,如何开展环保设施向公众开放活动,实现环境监测与环保设施向公众开放双赢。

关键词：环境监测科普环保设施公众开放

来源： cnki会议评论

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三峡大学学报（自然科学版） 2024年第4期46卷 16-24页

作者：董欣林崔东文文山州清水河水利枢纽工程管理局云南文山663000 云南省文山州水务局云南文山663000

为提高日径流预测精度,验证改进足球战术算法(ITTA)寻优正则化极限学习机(RELM)、极限学习机(ELM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)超参数对日径流预测精度的影响,提出小波包分解(WPT)-ITTA-RELM/ELM/LSSVM时间序列预测模型,并通过德厚大型... 详细信息

为提高日径流预测精度,验证改进足球战术算法(ITTA)寻优正则化极限学习机(RELM)、极限学习机(ELM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)超参数对日径流预测精度的影响,提出小波包分解(WPT)-ITTA-RELM/ELM/LSSVM时间序列预测模型,并通过德厚大型水库入库日径流预测实例进行验证.首先,利用WPT分解处理日径流时序数据,以获得更具规律的子序列分量;其次,通过典型测试函数和RELM/ELM/LSSVM超参数寻优适应度函数对ITTA寻优能力进行检验,并与基本足球战术算法(TTA)、灰狼优化(GWO)算法、倭黑猩猩优化(BO)算法、黏菌算法(SMA)、鲸鱼优化算法(WOA)的优化结果作对比;最后,建立WPT-ITTA-RELM/ELM/LSSVM模型对实例日径流进行预测,并构建WPT-TTA/GWO/BO/SMA/WOA-RELM、WPT-TTA/GWO/BO/SMA/WOA-ELM、WPT-TTA/GWO/BO/SMA/WOA-LSSVM、WPT-RELM/ELM/LSSVM作对比分析模型.结果表明:对于高维和低维优化问题,ITTA寻优精度均优于TTA、GWO、BO、SMA、WOA,表明通过Levy飞行策略及平衡系数等的改进,可有效提高ITTA全局搜索性能和全局、局部平衡能力.WPT-ITTA-RELM、WPT-ITTA-ELM模型对实例日径流预测的平均绝对百分比误差(E_(MAP))分别为0.521%与0.604%,平均绝对误差(E MA)分别为0.024 m^(3)/s与0.025 m^(3)/s,纳什效率系数(E_(NS))均为0.9992,优于其他对比模型;其中WPT-ITTA-ELM模型运行时间较长,不利于大容量样本的预测研究.对于RELM/ELM超参数高维寻优,ITTA优化效果最好,SMA、TTA次之,GWO、BO、WOA优化效果较差;对于LSSVM超参数低维寻优,由于优化维度低、问题简单,ITTA等6种算法均具有较好的优化效果,但ITTA优化效果最好.

关键词：日径流预测极限学习机最小二乘支持向量机改进足球战术算法小波包变换超参数优化

基于数据分解与斑马算法优化的混合核极限学习机月径流预测

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长江科学院院报 2024年第6期41卷 42-50页

作者：李菊崔东文云南开放大学城市建设学院昆明650500 云南省文山州水务局云南文山663000

为提高月径流预测精度,改进混合核极限学习机(HKELM)预测性能,提出小波包分解(WPT)-斑马优化算法(ZOA)-HKELM组合模型。利用WPT处理月径流时序数据,构建局部高斯径向基核函数和全局多项式核函数相混合的HKELM;通过ZOA优化HKELM超参数(... 详细信息

为提高月径流预测精度,改进混合核极限学习机(HKELM)预测性能,提出小波包分解(WPT)-斑马优化算法(ZOA)-HKELM组合模型。利用WPT处理月径流时序数据,构建局部高斯径向基核函数和全局多项式核函数相混合的HKELM;通过ZOA优化HKELM超参数(正则化参数、核参数、权重系数),建立WPT-ZOA-HKELM组合模型,并构建WPT-遗传算法(GA)-HKELM、WPT-灰狼优化(GWO)算法-HKELM、WPT-鲸鱼优化算法(WOA)-HKELM、WPT-ZOA-极限学习机(ELM)、WPT-ZOA-最小二乘支持向量机(LSSVM)、ZOA-HKELM作对比模型,通过黑河流域莺落峡、讨赖河水文站月径流时间序列预测实例对各模型进行检验。结果表明:(1)莺落峡、讨赖河水文站月径流时间序列WPT-ZOA-HKELM模型预测的平均绝对百分比误差分别为1.054%、0.761%,决定系数均达0.999 9,优于其他对比模型,具有更高的预测精度,预测效果更好。(2)利用ZOA优化HKELM超参数,可提高HKELM预测性能,优化效果优于GWO、WOA、GA。(3)预测模型能充分发挥WPT、ZOA和HKELM优势,提高月径流预测精度;在相同分解和优化情形下,HKELM的预测性能优于ELM、LSSVM。

关键词：月径流预测时间序列斑马优化算法混合核极限学习机小波包变换超参数优化

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基于EWT-EVO/CDO-GPR模型的三峡入库月径流预测

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三峡大学学报(自然科学版) 2024年

作者：徐荣华崔东文云南省水利水电投资有限公司云南省文山州水务局

为提高三峡入库月径流预测精度,提出一种基于经验小波变换(EWT)和能量谷优化(EVO)算法、切尔诺贝利灾难优化(CDO)算法优化的高斯过程回归(GPR)预测模型.首先利用EWT将月径流时间序列分解为趋势项、周期项和波动项;然后介绍EVO、CDO算法... 详细信息

为提高三峡入库月径流预测精度,提出一种基于经验小波变换(EWT)和能量谷优化(EVO)算法、切尔诺贝利灾难优化(CDO)算法优化的高斯过程回归(GPR)预测模型.首先利用EWT将月径流时间序列分解为趋势项、周期项和波动项;然后介绍EVO、CDO算法原理,利用EVO、CDO优化GPR超参数;最后利用优化获得的最佳超参数建立EWT-EVO-GPR、EWT-CDO-GPR模型对月径流各分量进行预测,重构后得到最终预测结果,并构建基于粒子群优化(PSO)算法、遗传算法(GA)优化的EWT-PSO-GPR、EWT-GA-GPR模型,基于支持向量机(SVM)、BP神经网络的EWT-EVO-SVM、EWT-CDO-SVM、EWT-EVO-BP、EWT-CDO-BP模型,基于小波变换(WT)的WT-EVO-GPR、WT-CDO-GPR模型,基于经验模态分解(EMD)的EMD-EVO-GPR、EMD-CDOGPR模型和EWT-GPR、EVO-GPR、CDO-GPR模型作对比分析,通过三峡2009—2022年入库月径流时序数据对各模型进行验证.结果表明:EWT-EVO-GPR、EWT-CDO-GPR模型预测的平均绝对百分比误差分别为0.689%、0.699%,决定系数均为0.9999,优于其他对比模型,具有更好的预测效果;EWT兼顾WT、EMD优势,可将月径流时序数据分解为更具规律的子分量,显著提升模型性能,分解效果优于WT、EMD;EVO、CDO对GPR超参数的寻优效果优于PSO、GA,通过超参数寻优,显著提升了GPR性能;在相同情形下,GPR预测性能要优于SVM、BP.

关键词：月径流预测高斯过程回归能量谷优化算法切尔诺贝利灾难优化算法经验小波变换三峡

多媒体技术在卫校老年护理课程教学中的应用路径分析

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中文科技期刊数据库（引文版）教育科学 2024年第9期 0017-0020页

作者：高杰云南省文山州卫校云南文山663099

文章针对多媒体技术在卫校老年护理课程教学中的应用阻力、路径加以分析,分析结果表明,教师需在框架支撑、项目驱动、建设微课、竞赛促教、优化体系、软件开发的基础上运用多媒体技术,使相关技术可助力教师解决微课质量较低、教学软件... 详细信息

文章针对多媒体技术在卫校老年护理课程教学中的应用阻力、路径加以分析,分析结果表明,教师需在框架支撑、项目驱动、建设微课、竞赛促教、优化体系、软件开发的基础上运用多媒体技术,使相关技术可助力教师解决微课质量较低、教学软件缺乏校本性等问题,继而达到提高卫校老年护理课程教学质量的目的。基于此,为了提高卫校老年护理课程教学质量,探析多媒体技术在教学中的应用路径显得尤为重要。

关键词：多媒体技术卫校老年护理课程

基于GRO优化的VMD-HKELM月蒸发量预测方法研究

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水文 2024年第5期44卷 25-31页

作者：李菊崔东文云南开放大学城市建设学院云南昆明650500 云南省文山州水务局云南文山663000

水面蒸发预测对于水库水量预测、区域水量平衡分析和水资源量核算等具有重要意义。水面蒸发量预测影响因素众多,并最终体现在随时间变化的蒸发量监测数据中。为此,基于淘金热(GRO)算法优化变分模态分解(VMD)-混合核极限学习机(HKELM)提... 详细信息

水面蒸发预测对于水库水量预测、区域水量平衡分析和水资源量核算等具有重要意义。水面蒸发量预测影响因素众多,并最终体现在随时间变化的蒸发量监测数据中。为此,基于淘金热(GRO)算法优化变分模态分解(VMD)-混合核极限学习机(HKELM)提出两种方案。方案Ⅰ先对月蒸发量时间序列分解,后划分训练集、测试集;方案Ⅱ先对月蒸发量划分训练集、测试集,再进行时间序列分解。通过一种新型元启发式算法对分解技术VMD、预测器HKELM超参数进行目标寻优并建立多种模型,采用云南省龙潭寨、西洋街水文站月蒸发量预测实例对方案Ⅰ、方案Ⅱ各模型进行检验。结果表明:方案Ⅰ各模型性能优于方案Ⅱ,各模型的拟合精度和预测精度总体上随分解分量数的增加而提高,但方案Ⅰ使用了测试集信息,导致预测精度虚高;方案Ⅱ各模型具有较好的预测精度和稳健性能,其用于月蒸发量时间序列预测是可行的,反映出客观真实的预测效果,具有较好的实用价值和意义。

关键词：变分模态分解淘金热优化算法混合核极限学习机超参数优化月蒸发量预测

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补肾益骨方基于“平衡”理论调节骨代谢抗骨质疏松作用机制

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中医药临床杂志 2024年第1期36卷 118-123页

作者：王一帆朱学启邓颖杨磊谭云鹏袁青云高红瑞云南省文山州中医医院云南文山663099

目的:基于“平衡理论”从调节骨质疏松大鼠模型骨代谢与骨转化平衡探讨补肾益骨方抗骨质疏松的作用机制。方法:选取8月龄SPF级SD大鼠60只随机分为空白组,模型组,对照组,高、中、低剂量组(n=10)。所有大鼠均通过去双侧卵巢手术造模,造模... 详细信息

目的:基于“平衡理论”从调节骨质疏松大鼠模型骨代谢与骨转化平衡探讨补肾益骨方抗骨质疏松的作用机制。方法:选取8月龄SPF级SD大鼠60只随机分为空白组,模型组,对照组,高、中、低剂量组(n=10)。所有大鼠均通过去双侧卵巢手术造模,造模2周对照组予阿伦磷酸钠灌胃,模型组予生理盐水等量灌胃,高、中、低剂量组分别根据分组使用不同剂量补肾益骨方药液灌胃。药物干预持续12周,取大鼠股骨中段骨质HE检测股骨病理改变,采集大鼠静脉血液检测血清中血Ca、P浓度,ELISA法检测PINP、PICP、CTX、NTX表达水平。结果:H染色检查显示模型组骨组织呈明显骨质疏松改变。药物干预后大鼠骨质疏松病理改变明显改善;模型组大鼠血磷、血钙浓度低于空白组(P0.05);模型组大鼠PINP、PICP、CTX、NTX浓度较空白组均明显升高(P0.05)。结论:补肾益骨方能改善去卵巢骨质疏松大鼠模型骨质,机制与调节鼠钙、磷代谢,遏制骨代谢亢盛,降低骨转化率有关,不同剂量“补肾益骨方”无用药剂量依赖趋势,以中等剂量调节骨代谢效果明显。

关键词：补肾益骨方骨质疏松骨代谢 PINP PICP CTX NTX

多极小波包变换与改进浣熊算法优化的混合核极限学习机径流预测

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中国农村水利水电 2024年第6期 1-9,20页

作者：刀海娅程刚崔东文云南省水利水电勘测设计研究院云南昆明650021 云南省文山州水务局云南文山663000

为提高日径流多步预测精度,减少模型计算规模,同时提升浣熊优化(COA)算法和混合核极限学习机(HKELM)性能,提出多极小波包变换(MWPT)-改进COA算法(ICOA)-HKELM日径流时间序列预测模型。首先,利用MWPT将日径流时序数据分解为1个低频分量和... 详细信息

为提高日径流多步预测精度,减少模型计算规模,同时提升浣熊优化(COA)算法和混合核极限学习机(HKELM)性能,提出多极小波包变换(MWPT)-改进COA算法(ICOA)-HKELM日径流时间序列预测模型。首先,利用MWPT将日径流时序数据分解为1个低频分量和2个高频分量,并构建局部高斯径向基核函数和全局多项式核函数相混合的HKELM;其次,简要介绍COA算法原理,基于Circle映射等策略对COA进行改进,提出ICOA算法,通过8个典型函数对ICOA算法进行仿真验证,并与基本COA算法、鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化算法(GWO)作对比,旨在验证ICOA算法的优化性能;最后,利用ICOA优化HKELM超参数(正则化参数、核参数、权重系数),建立MWPT-ICOA-HKELM模型,并构建MWPT-COA-HKELM、MWPT-WOA-HKELM、MWPT-GWO-HKELM、小波包变换(WPT)-ICOA-HKELM、小波变换(WT)-ICOA-HKELM、MWPT-ICOA-BP模型作对比分析,通过云南省景东、把边水文站2016-2020年日径流时间序列多步预测实例对各模型进行验证。结果表明:(1)ICOA具有较好的改进效果,仿真精度优于COA、WOA、GWO算法。(2)MWPT-ICOA-HKELM模型预测效果优于其他对比模型,其对实例单步预测效果“最好”,超前3步和超前5步“较好”,超前7步“较差”,预测精度随预测步长的增加而降低。(3)利用ICOA优化HKELM超参数,可显著提高HKELM预测性能,超参数优化效果优于COA、WOA、GWO算法。

关键词：日径流预测多极小波包变换改进浣熊优化算法混合核极限学习机超参数优化

基于TVFEMD-十种鱼群算法-DHKELM模型的日含沙量预测

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中国农村水利水电 2024年

作者：邓智予谢静崔东文云南省水利水电勘测设计院有限公司云南省文山州水务局

为提高日含沙量时间序列预测精度，改进深度混合核极限学习机（DHKELM）预测性能，对比验证十种鱼群算法——电鳗觅食优化算法（EEFO）/成吉思汗鲨鱼优化（GKSO）算法/白鲸优化（BWO）算法/白鲨优化（WSO）算法/鲸鱼优化算法（WOA）/金... 详细信息

为提高日含沙量时间序列预测精度，改进深度混合核极限学习机（DHKELM）预测性能，对比验证十种鱼群算法——电鳗觅食优化算法（EEFO）/成吉思汗鲨鱼优化（GKSO）算法/白鲸优化（BWO）算法/白鲨优化（WSO）算法/鲸鱼优化算法（WOA）/金枪鱼优化（TSO）算法/旗鱼优化（SFO）算法/海洋捕食者算法（MPA）/?鱼优化算法（ROA）/蝠鲼觅食优化（MRFO）算法在基准测试函数和实例目标函数上的优化效果，提出时变滤波器经验模态二次分解(TVFEMDⅡ)-十种鱼群算法-DHKELM日含沙量时间序列预测模型。首先，利用TVFEMDⅡ对日含沙量时间序列进行分解处理，得到若干分解分量，合理划分训练集和预测集；其次，基于各分量训练集构建DHKELM超参数优化实例目标函数，同时选取8个基准测试函数作为对比验证函数，利用十种鱼群算法分别对基准测试函数和实例目标函数进行极值寻优与对比分析。最后，建立TVFEMDⅡ-十种鱼群算法-DHKELM模型，通过云南省龙潭站汛期日含沙量预测实例对各模型进行验证。结果表明：（1）十种鱼群算法对基准测试函数寻优总排名与对实例目标函数寻优总排名仅有10%相同，总体上EEFO、GKSO寻优效果较好，ROA、WSO较差。（2）十种鱼群算法对实例目标函数寻优总排名与十种鱼群算法优化的各模型预测精度总排名基本一致，表明鱼群算法极值寻优能力越强，其优化获得的DHKELM超参数越优，由此构建的预测模型性能越好，日含沙量预测精度越高。（3）TVFEMDⅡ-十种鱼群算法-DHKELM模型对实例日含沙量预测的平均绝对百分比误差（MAPE）在0.927%～1.583%之间，模型计算规模小、预测精度高、稳健性能好，具有较好的实用价值和意义。（4）在分解分量十分有限的情形下，TVFEMDⅡ能将复杂的日含沙量时间序列分解为更具规律、更易建模预测的模态分量，大大改进时间序列分解效果，显著提升日含沙量预测精度。

关键词：日含沙量预测时变滤波器经验模态分解二次分解十种鱼群算法深度混合核极限学习机函数优化