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北京市臭氧污染特征及影响因素分析: 2025年; 本研究基于2023年7月21日—8月21日北京市气象监测资料、北京市生态环境局33个大气监测站点的臭氧(O_(3))数据,分析研究期间北京市O_(3)污染特征,并讨论O_(3)生成的影响因素。结果表明:研究期间,北京市城区的O_(3)浓度较高,污染持续时间更长,而郊区相对浓度较低;O_(3)污染过程中,O_(3)浓度与NO_(2)浓度变化的相关系数为负值;当环境温度介于29~32℃、相对湿度介于25%~60%时,O_(3)超标概率会大幅升高;随着日最高温度增加,O_(3)浓度水平的升高趋势逐渐减慢,O_(3)浓度与日最高辐射量呈现显著的正相关关系。距地面越高,后向轨迹气团的传输距离越长,在100 m、500 m和1000 m高度上,北京市O_(3)污染物的主要传输方向来自京津冀南部和东南部。; 周刚尹文君晋程绣鞠东王国兴张梦瑶陈郁王凌; 关键词：臭氧污染气象要素主成分分析轨迹聚类

基于Sentinel-5P卫星反演京津冀地区近地面NO_(2)浓度研究: 2024年; 为充分利用卫星传感器在探索长时间、大范围区域内近地面二氧化氮(NO2)浓度时空变化规律方面的优势,进一步提高卫星近地面NO_(2)浓度预测的准确性,本研究以Sentinel-5P卫星TROPOMI传感器观测的对流层NO_(2)柱浓度为基础,提出一种融合多源地理要素的“自上而下”近地面NO_(2)浓度遥感估算方法,综合分析随机森林模型(RF)、极致梯度提升树模型(XGBoost)和轻型梯度提升树模型(LightGBM)的性能,基于3种树模型对2019−2020年京津冀地区近地面NO_(2)浓度进行反演,并采用十折交叉验证方法分别对3种模型在近地面NO_(2)浓度预测中的精度差异与稳定性进行了检验比较,利用拟合优度(R2)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)对模型进行精度评价,最终选取XGBoost以实现京津冀地区卫星近地面NO_(2)浓度的高效分析预测(R2=0.85,RMSE=6.61μg/m^(3),MAE=2.09μg/m^(3)),在此基础上,从季度、年份等时间尺度对近地面NO_(2)浓度进行空间分析。结果表明:①由于2020年新型冠状病毒感染疫情反弹带来的人类生产活动和出行活动的大量减少,2019年近地面NO_(2)浓度(13.96μg/m^(3))比2020年(13.04μg/m^(3))整体偏高。②近地面NO_(2)浓度具有明显的季节性变化特征,春、夏两季由于大气扩散条件较好,近地面NO_(2)浓度相对较低,在冬季达到全年峰值。③基于SHAP值(沙普利加性解释法)方法对模型特征进行空间分析,并定量研究每个特征对模型的正负贡献程度,其中,对流层NO_(2)柱浓度对预测近地面NO_(2)浓度起到主要促进作用,大气边界层高度对预测近地面NO_(2)浓度起到抑制作用,另外太阳直射辐射、人口密度、地表温度及降水量等指标均对预测近地面NO_(2)浓度有明显影响。研究显示,XGBoost能够更加稳定和准确地预测卫星近地面NO_(2)浓度,为准确识别近地面NO_(2)浓度时空分布特征提供新的手段,可在一定程度上突破现阶�; 周刚徐彬仁徐炜达程文晨尹文君王凌

求解不相关并行机混合流水线调度问题的人工蜂群算法: 针对不相关并行机混合流水线调度问题的特点，设计了一种基于排列的编码和解码方法，提出了一种有效的人工蜂群算法。在引领蜂和跟随蜂搜索阶段采用三种有效的邻域搜索方法，以丰富搜索行为;在侦察蜂搜索阶段通过随机搜索对种群进...; 王凌周刚许烨王圣尧; 关键词：流水线调度人工蜂群算法编码方法解码方法; 文献传递

混合流水线调度研究进展被引量：27: 2011年; 混合流水线调度问题(hybrid flow-shop scheduling problem,HFSP)是一类典型的复杂调度问题,具有很强的工程应用背景,其研究具有重要的学术意义和应用价值。介绍了HFSP的数学模型,讨论了HFSP的分类和推广,重点综述了近十年HFSP的算法研究进展,总结了HFSP的应用,并指出了HFSP若干有待进一步研究的方向和内容。; 王凌周刚许烨金以慧; 关键词：调度

求解不相关并行机混合流水线调度问题的人工蜂群算法被引量：29: 2012年; 针对不相关并行机混合流水线调度问题的特点,设计了一种基于排列的编码和解码方法,提出了一种有效的人工蜂群算法.在引领蜂和跟随蜂搜索阶段采用3种有效的邻域搜索方法,以丰富搜索行为;在侦察蜂搜索阶段通过随机搜索对种群进行更新,以增强种群多样性.同时,通过试验设计方法对算法的参数设置进行了分析,给出指导性参数组合.通过基于典型实例的数值仿真以及与已有代表性算法的比较,验证了所提算法的有效性和鲁棒性.; 王凌周刚许烨王圣尧; 关键词：人工蜂群算法

求解混合流水车间调度问题的分布估计算法被引量：75: 2012年; 针对混合流水车间调度问题(Hybrid flow-shop scheduling problem,HFSP)的特点,设计了基于排列的编码和解码方法,建立了描述问题解空间的概率模型,进而提出了一种有效的分布估计算法(Estimation of distribution algorithm,EDA).该算法基于概率模型通过采样产生新个体,并基于优势种群更新概率模型的参数.同时,通过实验设计方法对算法参数设置进行了分析并确定了有效的参数组合.最后,通过基于实例的数值仿真以及与已有算法的比较验证了所提算法的有效性和鲁棒性.; 王圣尧王凌许烨周刚; 关键词：混合流水车间调度分布估计算法

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周刚

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