结果表明,接种致病菌后,转基因型烟草和野生型烟草叶片上的病斑直径会随着病菌胁迫时间的延长而增大,并且转基因型烟草病斑直径明显小于野生型烟草;在生理特性分析中,野生型烟草和转基因烟草叶片中生理指标都会随着病菌胁迫时间的延长而呈上升趋势,但转基因烟草SOD、POD和CAT活性较野生型烟草均有不同程度的提高。抗病性及生理特性分析结果均表明,转基因烟草对于致病细菌和真菌均具SU5416有更强的抗性,说明StPR1基因在马铃薯植物抗病中起着重要的作用,为PR1基因在植物的抗病方面提供了理论基础。
针对光伏发电出力随机变化,提出一种PCA-GA-Elman模型对光伏有功功率进行短期预测方法,用于提高电网对可再生能源的调度能力。该方法首先采用主成分分析法对原始数据进行降维;接着使用遗传算法对Elman神经网络的反馈临床试验因子进行寻优;然后利用训练集构造PCA-GA-Elman预测模型;最后在对比仿真中验证所提方法的有效性。
为降低鲁棒优化模型最优解的保守性,以最小化违约车辆数和总惩罚成本为目标,建立针对旅行时间不确定的开放式车辆路径问题的弱鲁棒优化模型。对于不确定数据集的每个取值,该模型的最优解可以使其目标函数值始终不超过某数值,进而改善最优解SYN-117的保守性。为提高启发式算法发现最优解的概率,提出一种自设计遗传算法对模型进行求解,其主要思想是利用粒子群算法搜索出可使遗传算法预期产生最好解的算法要素,并将其进行组合,从而产生新的遗传算法。采用新产生的遗传算法对模型继续求解,输出最好解。计算结果表明 与以往的鲁棒优化方法相比,弱鲁棒优化方法的最优解的保守性显著降低。
针对锂离子电池在线剩余寿命预测时容量难以直接测量及预测精度不高等问题,提出一种间接预测方法。