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本文研究了车辆路径规划中的主动式策略与算法，结合前景理论、主动式聚类和混合优化算法（SA-GA），提出了一种应对动态客户需求和交通变化的高效路径规划方法。通过客户分类、前景值计算与聚类划分，构建了主动式配送模型，并建立了考虑时间依赖速度与软时间窗惩罚的TDVRPSTW数学模型。设计的SA-GA混合算法在Solomon标准实例测试中表现优异，优于传统GA和SA算法。实际超市配送案例验证了该方法在降低成本、提升客户满意度方面的有效性。研究表明，主动式策略在智能物流中具有广泛应用潜力，未来可进一步融合机器学习以提

本文介绍了制浆设备调度模型与主动动态车辆路径规划问题的智能优化方案。制浆设备调度模型基于实时生产数据和多目标优化算法，通过合理调整NSGA-II参数，显著降低电费成本并提高生产效率；主动动态车辆路径规划则利用历史数据分析与预测，提前应对客户需求不确定性，优化配送路径，提升客户满意度。两种方案分别在高能耗工业生产和物流配送领域展现出巨大应用价值，并为未来智能化、集成化决策系统的发展提供新思路。

本文研究基于NSGA-II算法的间歇性生产设备调度优化方法，针对传统调度中存在的电力成本高、人员与车间不稳定等问题，构建以电费成本和加工时间为目标函数的多目标优化模型。以造纸企业制浆过程为例，结合浆池液位动态模型与NSGA-II算法，提出四种典型工况下的调度计划模型，并通过实际应用分析验证其在降低能耗和提升效率方面的有效性。文章还探讨了模型的数据依赖性、工况覆盖局限及实时性问题，提出了改进方向，为工业生产中的设备调度提供了可迭代优化的技术路径。

本文研究基于智能算法的生产调度优化，针对多阶段生产流程中的设备配置与能耗问题，采用遗传算法（GA）对生产成本最小化进行求解，并通过参数优化确定种群大小、迭代次数、交叉与变异概率的最佳设置。实验结果表明，GA在保持总处理时间不变的情况下显著降低生产成本，优于人工调度方案。同时，针对间歇性生产设备调度中存在的效率低下与资源浪费问题，提出基于NSGA-II的多目标优化模型，结合数据收集、模型构建与实时监控实现动态调度。文章还综述了智能调度方法的研究现状，展望了多目标优化、实时调度及算法改进的未来方向。

本文研究基于人工智能的生产调度模型，重点探讨柔性流水车间调度问题（FFSP），并以球磨机车间为案例，构建考虑分时电价和准备能耗的成本优化模型。采用遗传算法（GA）进行求解，通过三组不同作业规模的实验验证了算法的有效性。结果表明，GA能够有效降低生产成本，尤其在大规模调度问题中表现更优。研究实现了高能耗工序向低谷电价时段的合理转移，达到了节能降本的目标，为制造业智能化调度提供了可行方案。

本文探讨了工业系统优化与调度的创新方法，涵盖冷却水系统的多尺度随机优化框架和柔性流水车间的智能调度问题。针对冷却水系统，提出基于模型降阶的双层ROM构建方法，结合CFD模拟与最优实验设计，实现高效准确的系统集成设计；通过随机规划有效降低环境不确定性带来的影响。在柔性流水车间调度方面，分析了FFSP问题的复杂性及其数学模型，比较了精确解法与近似解法的适用场景，并综述了进化算法、群体智能、邻域搜索和神经网络等智能优化算法的优缺点。最后，构建了基于遗传算法的生产调度模型，并在实际生产场景中验证了其有效性，为制造业

本文研究了交错管束循环水冷却塔（CWCT）的多尺度随机优化与降阶模型构建方法。通过多样本CFD模拟获取高保真数据，结合基于物理和数据驱动的双级降阶模型（ROM），显著降低了计算成本并保留了系统关键特征。采用奇异值分解（SVD）与克里金插值构建物理型ROM，利用高维模型表示（HDMR）建立数据驱动ROM，并通过交叉验证评估模型精度。进一步将ROM嵌入冷却水网络超结构，提出两阶段随机优化模型以最小化预期总年成本（TAC），并与确定性优化对比，验证了考虑环境不确定性的优势。结果表明，随机优化虽增加资本投入，但大幅

本文探讨了鲁棒稳定调度与冷却系统模型降阶优化两大关键技术。在调度方面，提出主动-被动方法与算法混合策略，有效平衡鲁棒性与稳定性冲突，并通过Taillard基准验证其有效性；未来可拓展至分布式流水车间及行为实验研究。在冷却系统方面，针对闭式湿式冷却塔（CWCT）建模中全阶CFD模型计算成本高的问题，构建基于模型降阶的集成框架，通过最优实验设计、多样本CFD模拟、双层ROM构建（数据驱动与物理驱动）及模型评估四步法，实现高保真度且高效优化的代理模型，尤其考虑季节性环境参数变化影响，提升了模型实用性与准确性。文中

本文研究了鲁棒稳定的流水车间调度问题，提出了一种结合主动与被动策略的混合调度方法。通过引入不确定性建模和多种进化算法（如HQIG、NSGA-II等）的比较分析，验证了HQIG在帕累托前沿的接近性、多样性和平均质量方面的优越性能。实验涵盖不同干扰场景，包括机器故障、新作业插入和作业延迟，结果表明主动阶段采用(Ri, Si)准则生成的调度显著优于传统确定性调度，而被动阶段的重调度策略能有效平衡性能与稳定性。最终推荐(R1,S1)用于关注运行效率的场景，(R2,S2)适用于综合优化需求，为制造和服务系统提供了高效

本文提出了一种基于混合策略的进化多目标优化（EMO）算法，用于解决具有NP难性质的流水车间调度问题。该方法兼顾调度性能与系统参与者满意度，通过设计三对替代度量（R1/S1、R2/S2、R3/S3）评估基线调度在不确定性环境下的鲁棒性与稳定性。结合基于种群的方法与轨迹方法的优势，提出一种包含外循环探索与内循环开发的混合策略，并以NSGA-II为内核，构建了四种混合算法：HQGA、HPSO、HQIG和HSA。通过在TA类实例上修改生成的测试案例进行计算研究，验证了混合策略的有效性，比较了不同算法在随机故障与新任

本文探讨了鲁棒稳定的流水车间调度问题，结合文献综述指出现有研究在干扰类型、鲁棒性与稳定性的平衡以及系统参与者行为影响方面的不足。提出了一种融合主动-被动策略的调度方法，通过量子启发迭代贪婪（QIG）算法生成基准调度，并在主动阶段优化期望性能与基于前景理论的多主体不满度以提升鲁棒性与稳定性；在被动阶段应对动态作业干扰进行重调度。实验结果表明该方法在降低性能波动和系统参与者不满方面优于传统算法，为复杂制造环境下的调度决策提供了有效解决方案。

本文探讨了机器学习方法在药物递送与流水车间调度问题中的关键应用。在药物递送领域，偏最小二乘法（PLS）、主成分分析（PCA）和层次聚类分析（HCA）被用于实现明胶纳米颗粒上的高负载药物捕获，并通过z-尺度描述符和自协方差计算解析明胶结构特性；支持向量机（SVM）和SVR则在透皮促进剂的分类与皮肤渗透性预测中表现出优越性能。在调度领域，针对外科手术室和电子制造中的随机与动态干扰，采用主动-被动调度策略，兼顾鲁棒性与稳定性，并引入系统参与者满意度考量。文章进一步总结了机器学习在药物分类、负载预测和制剂优化方面的

本文综述了机器学习方法在药物递送领域的应用，重点介绍了人工神经网络（ANNs）、高斯过程（GPs）以及无监督学习方法（如PCA和HCA）在亲脂性纳米颗粒药物负载建模和软纳米载体稳定性检测中的具体应用。通过实际案例和数据对比，展示了不同算法的优势与局限性，并探讨了多方法融合、技术集成及未来发展方向，为药物研发中的高效制剂设计与优化提供了有力支持。

本文探讨了人工智能特别是机器学习在化学与药物领域的广泛应用。在化学产品设计中，基于ML-CAMD框架的机器学习方法通过模型训练与优化算法高效筛选出具有潜力的分子，如香料设计中的C9H18O2。在药物递送方面，机器学习克服传统方法局限，应用于溶解度预测、粒径控制等问题，提升药物研发效率。文章还介绍了技术要点、实际案例及未来发展方向，展现了机器学习推动化学与制药领域智能化变革的巨大潜力。

本文探讨了机器学习在化学产品设计中的应用，重点解析了计算机辅助分子设计（CAMD）问题的建模与求解策略。通过构建混合整数非线性规划（MINLP）模型，并采用基于分解的算法，结合基团贡献法与机器学习模型（如HDNN和CNN），实现了对结晶溶剂和香料分子的高效设计与筛选。案例研究表明，基于机器学习的原子贡献方法能准确预测电荷密度分布，用于冷却结晶溶剂设计；而卷积神经网络则有效预测气味特征与愉悦度，助力香料分子优化。整个框架展示了机器学习在处理复杂化学系统、加速新材料开发方面的强大潜力。

本文提出了一种集成机器学习的计算机辅助化工产品设计（ML-CAMD）框架，旨在通过数据驱动方法解决传统化工产品设计中依赖试错和启发式规则的局限性。该框架包含数据收集、数据预处理与特征工程、模型建立以及化工产品设计四个关键步骤，系统阐述了如何利用机器学习技术构建可靠的结构-性质关系模型。文章详细介绍了不同类型的分子描述符、数据预处理方法、特征选择与提取技术，并比较了支持向量机、随机森林和人工神经网络等主流算法在化工领域的应用优势与挑战。通过溶剂设计和药物设计两个案例研究，验证了该框架在实际问题中的有效性。最后

本文探讨了模糊系统和支持向量机（SVM）在过程控制与模式识别中的应用。模糊系统在处理非线性工业过程方面表现优异，尤其在流量和温度控制中展现出优于传统PID控制器的动态性能和鲁棒性，但对系统不确定性响应有限，可通过引入模糊2型控制器加以改进。SVM凭借其全局最优解和灵活的核函数选择，在故障诊断和分类任务中表现出色。文章还分析了两类技术的优势、挑战及优化策略，并展望了其与深度学习融合及在新兴领域的应用前景。

本文综述了人工智能在过程系统工程中的广泛应用，重点探讨了其在过程控制、故障检测与诊断以及模糊逻辑控制中的应用。文中介绍了多种AI模型如ESN、RNN、ANN、ANFIS和DNN在废水处理、生物反应器控制等场景中的实际效果，并通过表格与mermaid图示对比分析了不同模型的性能特点。同时，文章阐述了模糊逻辑控制器的工作原理及其处理不确定性、无需精确建模等优势。最后，展望了人工智能在该领域的融合建模、深度学习驱动、智能化发展及跨领域拓展等趋势，强调其对提升工业过程效率与安全的重要意义。

本文综述了人工神经网络（ANN）在过程系统工程中的广泛应用，涵盖材料、矿物、聚合反应、燃料电池、环境处理等多个领域。重点介绍了ANN在预测与控制方面的具体应用案例，总结了其在非线性处理、鲁棒性、数据驱动建模和优化能力方面的优势。同时展望了ANN与多领域融合、智能技术结合及可解释性提升的未来发展方向，并提供了实际应用中的操作建议，展示了ANN在推动工程智能化进程中的巨大潜力。

本文综述了人工智能在气体与土壤研究、石化、环境、生物技术和纳米技术等多个领域的应用。通过使用人工神经网络（ANN）及其变体模型，结合遗传算法（GA）、LM优化等方法，AI在预测、建模和优化方面展现出高准确性与强适应性。文章详细介绍了各领域的应用案例、操作流程及优势挑战，并总结了通用的人工智能应用流程。未来，多模型融合、实时控制与智能决策支持将成为重要发展方向。

本文综述了多种神经网络模型在化工过程中的应用，涵盖局部递归全局前馈网络、循环神经网络（LSTM、GRU）、堆叠神经网络、自动编码器及混合神经网络等。重点介绍了这些模型在聚合反应、燃料电池性能预测、发动机排放与燃烧优化等典型化工场景中的建模与预测能力。通过实际研究案例展示了数据收集、模型选择、训练验证及应用优化的完整流程，并探讨了当前面临的挑战与未来发展方向，强调了神经网络在推动化工智能化、绿色化发展中的巨大潜力。

本文探讨了人工智能在建模、控制和故障诊断中的应用，重点分析了基于数据的故障诊断方法，特别是人工神经网络（ANN）在复杂系统中的关键作用。文章回顾了神经网络的发展历程，详细介绍了MLP、RNN、CNN、LSTM、DBN等多种网络架构的特点与适用场景，并阐述了其在故障检测、定位与严重程度评估中的优势。通过对比不同神经网络模型的结构与性能，总结了神经网络在非线性映射、自学习、容错和并行处理方面的强大能力。同时，文章给出了神经网络用于故障诊断的完整流程，并展望了深度学习、多模态融合、可解释性提升及智能系统集成等未来

本文综述了工业过程中故障诊断的技术现状与发展趋势，重点探讨了基于模型、信号和人工智能的多种故障诊断方法。文章详细介绍了支持向量机、贝叶斯网络等主流AI技术的原理与应用流程，并分析了数据处理、特征选择在诊断系统中的关键作用。通过田纳西-伊斯曼过程和旋转机械等案例，展示了不同方法的实际效果。最后提出多方法融合、深度学习、实时预测和知识驱动是未来发展方向，强调结合人工智能技术提升工业系统安全性与效率的重要性。

本文系统介绍了工业过程故障诊断的常用方法，包括Fisher判别分析（FDA）、核方法（如KPCA、KPLS）以及集成和混合FDD方法，并结合纸浆和造纸厂的实际案例，展示了这些方法在黑液回收锅炉、再沸器系统和热回收系统中的应用。文章还分析了实际应用中面临的数据质量、模型选择与可解释性等挑战，并提出了应对策略。最后展望了多方法融合、智能化、大数据与跨领域技术在故障诊断中的未来发展趋势，为工业4.0背景下的智能制造提供技术参考。

本文综述了工业过程故障诊断中常用的机器学习与统计方法，涵盖决策树构建、逻辑数据分析（LAD）、粗糙集理论（RST）以及多元统计过程监控（MVSPM）等技术。详细介绍了各类方法的原理、步骤、优势与局限性，并通过对比分析帮助读者理解其适用场景。文章还探讨了实际应用中的考虑因素及未来发展趋势，强调方法融合、复杂数据处理、实时预测与智能化的重要性，为工业系统安全稳定运行提供技术支持。

本文综述了机器学习在工业过程故障诊断中的应用，重点介绍了预测性与描述性两类故障检测与诊断（FDD）方法。预测性方法包括支持向量机（SVM）和贝叶斯网络（BN），具有高精度分类和因果建模能力；描述性方法涵盖决策树、粗糙集理论（RST）和LAD，强调可解释性和知识提取。文章详细阐述了各方法的原理、操作步骤、优缺点及典型应用场景，并通过对比分析和流程图辅助选择合适方法，为实际工业系统中的故障诊断提供了系统性指导。

本文综述了基于预测和描述性机器学习方法的工业过程故障诊断技术，重点探讨了数据驱动的故障检测与诊断（FDD）方法在复杂工业系统中的应用。文章对比了基于模型与数据驱动两类FDD方法的优缺点，详细介绍了基于机器学习（如ANN、SVM、SOM、LSTM）、多元统计过程监控（如PCA、PLS、ICA、FDA）以及混合集成方法的原理与应用，并通过实际案例验证其有效性。同时提出了选择高效FDD方法的关键标准，包括处理复杂性、鲁棒性、解释性、适应性、低人工干预和通用性。研究表明，数据驱动方法尤其在高维、非线性工业过程中具有

本文探讨了人工神经网络（ANN）在多个领域的广泛应用，包括股票市场预测、医疗保健、环境监测以及高效制氢过程的建模。重点分析了ANN处理复杂非线性关系的能力、无需简化假设的优势及其适应性与可扩展性。通过具体研究案例和数据对比，展示了ANN在不同应用场景中的高预测精度和潜力。同时，文章也指出了其面临的挑战，如数据质量要求高、模型解释性差和计算资源消耗大，并对未来发展方向进行了展望。

本文深入探讨了人工神经网络（ANN）的基本原理、模型构建方法及其在多个领域的应用。从生物学神经元的启发到ANN的三层结构（输入层、隐藏层、输出层），详细解析了前向传播与反向传播机制、激活函数、权重调整及训练流程。文章还介绍了ANN在河流流量预测、老年人口抑郁症预测、图像识别和语音识别中的实际应用，并展望了其在深度学习发展、技术融合与可解释性研究方面的未来趋势。通过流程图直观展示了ANN模型的训练过程，为理解其工作机制提供了清晰路径。

本文研究了多种机器学习算法在煤炭气化性能预测中的应用，重点比较了高斯过程回归（GPR）、懒惰K-star、IBk、交替模型树（AMT）、随机森林（RF）和M5Rules在预测产品气热值和产量方面的性能。结果表明，随机森林（RF）算法在训练和测试阶段均表现出最高的准确性和稳定性，显著优于其他方法。通过与以往研究对比，RF模型在R²和RMSE指标上达到最优水平，验证了其在非线性热化学过程建模中的优越性。未来可通过超参数优化和敏感性分析进一步提升模型性能，为煤炭气化技术的智能化发展提供支持。

本研究探讨了多种机器学习算法在煤炭气化过程性能预测中的应用，利用106组流化床气化炉实验数据，比较了顺序最小优化回归、高斯过程回归、懒惰K-星、懒惰IBk、交替模型树、随机森林和M5规则七种算法的预测性能。通过数据预处理、模型训练与测试，结果表明随机森林算法在预测气体产量和热值方面表现最优，具有最高的决定系数（R²0.90）和最低的误差指标。研究为煤炭气化系统的建模与优化提供了高效、准确的AI解决方案，展示了机器学习在能源过程预测中的巨大潜力。

本文研究了基于GBDT算法的化学需氧量（COD）负荷预测模型，利用广州某污水处理厂的实际运行数据，构建并优化了预测模型。通过调整learning_rate、n_estimators、max_depth和min_samples_split等关键参数，模型在测试集上取得了RMSE为161.12、MAPE为0.116、R²达0.998的优异表现，显著优于VAR+ARMA、LSSVM、ANN等多种传统预测方法。研究表明，GBDT算法能有效应对污水水质波动，具备高精度与强适应性，适用于污水处理过程中关键水质参数的预测

本文探讨了人工智能算法在污水处理厂中的应用，重点研究基于梯度提升决策树（GBDT）的进水化学需氧量（COD）负荷预测模型。针对传统水质参数测量滞后、在线监测困难等问题，利用历史数据和数据间潜在关系，构建高效准确的预测模型。文章详细介绍了数据预处理、特征选择、模型训练与评估等关键步骤，并通过Python代码示例展示了GBDT模型的实现过程。研究表明，人工智能算法能有效提升污水处理的智能化水平，优化曝气和化学品投加，降低能耗与运行成本。未来结合深度学习与物联网技术，将进一步推动污水处理系统的自动化与精准化管理。

本文研究了基于PSO-LSSVM算法的造纸厂短期电力负荷预测模型，重点比较了相关函数法和滞后自相关函数法在输入变量选择中的效果。通过两个实际案例分析表明，采用滞后自相关函数选择输入变量显著提升了预测精度，且基于PSO-LSSVM的模型在稳定性与准确性方面均优于GA-BPNN和PSO-BPNN模型。结合3σ准则、线性插值和移动平均滤波的数据预处理方法有效提高了数据质量。实验结果显示，该模型MAPE最低达0.17%，完全满足工业应用需求，具有广泛适用性和高精度优势，可为造纸企业能源管理提供有力支持。

本文提出了一种基于混合PSO-LSSVM算法的短期电力负荷预测（STELF）模型，用于解决造纸过程中电力消耗高、能耗管理粗放的问题。通过结合粒子群优化（PSO）算法与最小二乘支持向量机（LSSVM），实现了对LSSVM关键参数的全局优化，提升了预测精度。研究采用相关函数和滞后自相关函数选择输入变量，并利用实际造纸厂的电力数据进行验证。结果表明，该混合模型在MAPE、RMSE和REP等指标上优于GA-BPNN和PSO-BPNN模型，具有更高的预测准确性与稳定性。该模型有助于优化电力消耗结构、降低生产成本、实现

本文探讨了GBDT与SVM模型在纸巾打浆度智能预测中的应用与优化。通过变量定义、参数调优和交叉验证，比较了两种模型的准确性、时间复杂度与可解释性。结果表明，GBDT在保持与SVM相近预测精度的同时，运行速度更快，且具备良好的特征可解释性，适用于工业场景下的实时预测。结合特征重要性分析，模型能有效指导生产优化，降低测量成本，提升生产效率。未来可通过引入更多数据维度和算法融合进一步提升智能化水平。

本文综述了智能预测方法在制浆造纸工业中的应用，重点探讨了数据驱动建模技术在卫生纸打浆度预测中的实践。文章首先介绍了人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和集成学习等主流智能算法的原理与优缺点，指出混合模型在复杂工业过程中的优越性。随后，以某卫生纸生产线为案例，详细阐述了基于GBDT和SVM的打浆度预测模型构建流程，包括数据收集、预处理、相关性分析及模型训练与验证。研究结果表明，智能预测方法能有效提升生产过程透明度，优化质量控制，降低能耗，具有良好的工业应用前景。

本文综述了化学性质预测的智能方法与实践，涵盖分子特征提取与混合预测模型构建、工业过程中的软测量技术应用、造纸过程中打浆度预测模型的建立，并通过多个研究案例对比分析了机理模型、数据驱动模型和混合模型的特点与适用场景。文章进一步探讨了软测量技术在工业优化、环境监测和能源管理中的应用前景，展望了多学科融合、模型智能化与自适应、混合模型发展的未来趋势，为绿色化学与智能制造提供了有力的技术支持。

本文介绍了一种基于神经网络的有机化合物logHLC值预测模型，通过提取58个分子特征并结合五折交叉验证与网格搜索优化超参数，构建了四层全连接神经网络。研究比较了四种建模方案，发现采用补充PBF描述符和聚类采样的方案4表现最优（R²0.9856）。该模型在外部化合物验证中展现出良好的泛化能力，并优于传统经验模型和其他神经网络模型，是目前基于较大数据集（2566种化合物）的最全面logHLC预测模型之一，具有高效、准确、适用性强等优势。

本文介绍了一种基于机器学习的环境属性预测新策略，通过自动提取分子特征并构建四层人工神经网络（ANN）模型，实现对有机化合物在水中亨利定律常数（logHLC）的高效、准确预测。该方法克服了传统基团贡献（GC）模型中存在的多预测值、计算复杂和通用性差等问题，采用SMILES字符串输入和RDKit工具进行特征编码，并引入平面最佳拟合（PBF）方法提升异构体识别能力。结合交叉验证与网格搜索优化超参数，模型在2566种化合物的数据集上表现出良好的预测性能，具有广泛应用于绿色化学与环境风险评估的潜力。