摸清多种人工鱼礁模型组合对紫红笛鲷幼鱼的诱集效果,可为人工鱼礁礁体组合设计和礁区布局设计等方面提供科学依据.本研究参照深圳杨梅坑人工鱼礁区的实际建礁情况,制作并模拟4组三种模型礁体组合、4组四种模型礁体组合,在方形试验水槽中以鱼类行为学的方法研究了这8组模型礁体组合对紫红笛鲷的诱集效果.4组三礁组合礁体模型试验结果表明,FHJ三礁组合对紫红笛鲷的集鱼效果非常明显,BFH、BCG、CHJ三礁组合对紫红笛鲷的集鱼效果较为明显.其诱集效果排序为:FHJ组合礁(53.84%)>BFH组合礁(44.85%)>BCG组合礁(38.11%)>CHJ组合礁(36.01%).4组四礁组合礁体的试验结果表明,4组四礁组合礁体模型对紫红笛鲷均具有较强的诱集效果,其诱集效果排序为:BGHJ组合礁(52.27%)>CFHJ组合礁(51.26%)>BCGJ组合礁(50.01%)>BCGH组合礁(45.05%).总体上,四礁组合的诱集效果优于三礁组合,人工鱼礁建设的礁群配置以多礁组合为佳.
建筑能耗数据具有非平稳和非线性特征；单一预测模型很难对其进行精准预测；提出一种用于建筑能耗短期预测的新型混合模型；利用互补集合经验模态分解方法(CEEMD)将波动性较大的能耗数据分解为一组本征模态函数和一个残差序列；基于反向学习、差分进化算法并引入控制参数λ对鲸鱼优化算法(WOA)进行改进；有效解决算法早熟收敛与陷入局部最优等的问题；提出改进算法UWOA(upgradedwhaleoptimizationalgorithm)；利用UWOA优化Elman神经网络的权值与阈值；优化后的Elman神经网络对本征模态函数和残差序列进行预测并集成；得到能耗预测值；应用CEEMD-UWOA-Elman混合模型对上海某大型公共建筑能耗进行短期预测；结果显示混合模型获得很好的预测效果；
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