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基于MSPA的绿色基础设施网络构建与优化研究——以安徽省六安市中心城区为例
1
作者
陈永生
陈诚
毕雨辰
《园林》
2025年第5期4-13,共10页
绿色基础设施作为能保护物种多样性、提升全民生活质量、促进地方产业绿色转型的媒介,是快速城市化环境下保障城市生态安全的重要途径。当下城市生态网络构建对于中小城市的关注度不足,以安徽省六安市中心城区为例,基于形态学空间格局...
绿色基础设施作为能保护物种多样性、提升全民生活质量、促进地方产业绿色转型的媒介,是快速城市化环境下保障城市生态安全的重要途径。当下城市生态网络构建对于中小城市的关注度不足,以安徽省六安市中心城区为例,基于形态学空间格局分析和最小累积阻力模型进行研究区域的绿色基础设施网络构建,并针对绿色基础设施网络中的关键要素提出相应的优化措施。根据研究结果,在研究区域初步构建源斑块32个、潜在生态廊道446条,其中包含重要廊道31条、一般廊道383条、可建设廊道32条。并进一步增补2处源斑块、24处生态踏脚石、64条廊道,以提高网络的完整度和复杂度。最后采用网络闭合度、点线比率以及网络连接度对优化后的网络进行评估,为六安市中心城区绿地系统规划提出指引性建议。
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关键词
绿色基础设施
网络构建
优化
形态学空间格局分析
最小累积阻力模型
源斑块
生态踏脚石
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职称材料
基于Bi-LSTM与改进NSGAⅢ的混凝土配合比多目标优化
2
作者
黄斌彬
曾磊
+2 位作者
汪超
孙良福
胡高兴
《材料导报》
北大核心
2025年第19期122-129,共8页
针对混凝土配合比优化过程中涉及的多变量、多目标以及非线性问题,提出了一种基于双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)与改进的第三代非支配排序遗传算法(NSGAⅢ)的求解模式。该模式首先构建了Bi-LSTM模型预测混凝土抗压强度数据驱动方法,...
针对混凝土配合比优化过程中涉及的多变量、多目标以及非线性问题,提出了一种基于双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)与改进的第三代非支配排序遗传算法(NSGAⅢ)的求解模式。该模式首先构建了Bi-LSTM模型预测混凝土抗压强度数据驱动方法,从而准确地捕捉配合比与抗压强度之间的非线性关系;在此基础上,采用NSGAⅢ算法完成了抗压强度、材料成本和碳排放量等多目标优化设计。配合比优化过程中,采用了结合自适应变异和端点扰动的改进策略来提高NSGAⅢ算法的多目标优化性能。结果表明:Bi-LSTM模型可准确地预测抗压强度,在测试集中预测值与实际值的相关系数为0.95、均方根误差为5.3、平均绝对误差为4.1,模型预测精度和泛化能力均优于其他模型,具有更高的混凝土抗压强度预测精度。改进NSGAⅢ算法在配合比优化性能方面超越了传统的多目标粒子群(MOPSO)、NSGAII和NSGAⅢ等算法。该成果可为工程实践中混凝土配合比优化设计提供参考。
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关键词
混凝土配合比设计
抗压强度预测
多目标优化
Bi-LSTM
改进NSGAⅢ
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职称材料
题名
基于MSPA的绿色基础设施网络构建与优化研究——以安徽省六安市中心城区为例
1
作者
陈永生
陈诚
毕雨辰
机构
安徽农业大学林学与园林学院
芜湖城市建设集团股份有限公司
出处
《园林》
2025年第5期4-13,共10页
基金
教育部人文社会科学基金项目“国土空间生态修复视角下城市绿色空间的演化肌理与修复路径研究”(编号:22YJCZH092)
安徽省高等学校科学研究项目“城市更新背景下老城社区低碳行为模式研究”(编号:2024AH052433)。
文摘
绿色基础设施作为能保护物种多样性、提升全民生活质量、促进地方产业绿色转型的媒介,是快速城市化环境下保障城市生态安全的重要途径。当下城市生态网络构建对于中小城市的关注度不足,以安徽省六安市中心城区为例,基于形态学空间格局分析和最小累积阻力模型进行研究区域的绿色基础设施网络构建,并针对绿色基础设施网络中的关键要素提出相应的优化措施。根据研究结果,在研究区域初步构建源斑块32个、潜在生态廊道446条,其中包含重要廊道31条、一般廊道383条、可建设廊道32条。并进一步增补2处源斑块、24处生态踏脚石、64条廊道,以提高网络的完整度和复杂度。最后采用网络闭合度、点线比率以及网络连接度对优化后的网络进行评估,为六安市中心城区绿地系统规划提出指引性建议。
关键词
绿色基础设施
网络构建
优化
形态学空间格局分析
最小累积阻力模型
源斑块
生态踏脚石
Keywords
green infrastructure
network construction
optimization
morphological spatial pattern analysis
minimum cumulative resistance model
source patch
ecological stepping stone
分类号
TU986 [建筑科学—城市规划与设计]
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职称材料
题名
基于Bi-LSTM与改进NSGAⅢ的混凝土配合比多目标优化
2
作者
黄斌彬
曾磊
汪超
孙良福
胡高兴
机构
安徽工程大学建筑工程学院
芜湖城市建设集团股份有限公司
出处
《材料导报》
北大核心
2025年第19期122-129,共8页
基金
国家自然科学基金(52408141,51978078)
安徽省自然科学基金(2408085ME122)
安徽省高校优秀科研创新团队项目(2024AH010005)。
文摘
针对混凝土配合比优化过程中涉及的多变量、多目标以及非线性问题,提出了一种基于双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)与改进的第三代非支配排序遗传算法(NSGAⅢ)的求解模式。该模式首先构建了Bi-LSTM模型预测混凝土抗压强度数据驱动方法,从而准确地捕捉配合比与抗压强度之间的非线性关系;在此基础上,采用NSGAⅢ算法完成了抗压强度、材料成本和碳排放量等多目标优化设计。配合比优化过程中,采用了结合自适应变异和端点扰动的改进策略来提高NSGAⅢ算法的多目标优化性能。结果表明:Bi-LSTM模型可准确地预测抗压强度,在测试集中预测值与实际值的相关系数为0.95、均方根误差为5.3、平均绝对误差为4.1,模型预测精度和泛化能力均优于其他模型,具有更高的混凝土抗压强度预测精度。改进NSGAⅢ算法在配合比优化性能方面超越了传统的多目标粒子群(MOPSO)、NSGAII和NSGAⅢ等算法。该成果可为工程实践中混凝土配合比优化设计提供参考。
关键词
混凝土配合比设计
抗压强度预测
多目标优化
Bi-LSTM
改进NSGAⅢ
Keywords
concrete mix design
compressive strength prediction
multi-objective optimization
Bi-LSTM
improved NSGAⅢ
分类号
TU528 [建筑科学—建筑技术科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MSPA的绿色基础设施网络构建与优化研究——以安徽省六安市中心城区为例
陈永生
陈诚
毕雨辰
《园林》
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Bi-LSTM与改进NSGAⅢ的混凝土配合比多目标优化
黄斌彬
曾磊
汪超
孙良福
胡高兴
《材料导报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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