大气环境质量综合评价的修正Logistic曲线模型

为检验现行大气环境质量评价标准的合理性 ,解决各单项大气环境质量指标的评价结果的不相容问题 ,提高大气环境质量等级模型的分辨率 ,提出了一种新的大气环境质量评价模型———修正Logistic曲线模型 ,它的大气环境质量等级是连续的实数值。根据修正Logistic曲线模型的参数值可以分析各大气环境质量指标值对大气环境质量等级的影响程度 ,据此检验现行大气环境质量等级标准的合理性。实例研究结果表明 ,该方法是可行、有效且通用的 ,在环境质量综合评价中具有广泛的应用价值。     

基于多元统计的大气环境质量评价模型与应用

为解决传统主成分分析在环境质量评价应用中的局限性并构造合理有效的大气环境质量综合指数,在利用改进的主成分方法并融合层次分析法(AHP)、聚类分析和判别分析方法的基础上,建立一种将主、客观指标赋权方法优点相结合并可准确可靠地判定样本点环境质量级别的大气环境质量评价模型,利用此模型对2个大气环境质量样本进行评价。结果表明:这是一种适合于大气环境质量综合定量评价且切实有效的方法模型,构造的大气环境质量综合指数有较强的实践价值。     

环境质量分析与评价

X822 9703067荒漠化监测中生态环境与社会经济评价指标体系及评价方法的研究/李锋(中国荒漠化监测中心)//干早环境监测/新疆环境监测中心站一1997,11(1)一l一5环信X一13 选取大气环境质量标准作为运算样本,以大气污染物各级标准值作为样本输人信息,建立了大气环境质量的B一P网络评价模型。该模型用于武汉市大气环境质量评价,并与用模糊数学评价结果比较,表明B一P人工神经网络用于大气环境质量评价具有通用性、合理性和实用性。图1表3参5X823 9703068基于B一P网络的大气环境质量评价/李柞泳…(成都气象学院)//干早环境监测/新疆环境监测…     

改进的B—P网络在大气环境质量综合评价中的应用

本文引入人工神经网络理论，提出了大气环境质量综合评价的修正的Ｂ－Ｐ网络模型，与其它评价模型比较，表明该模型更具有优越性。     

模糊数学在大气环境质量评价中的应用

针对指数方法在评价大气环境质量中存在评价因素单一,不能反映多种污染物对大气环境的综合影响等缺点,结合模糊数学的原理与方法,提出应用模糊数学方法进行大气环境质量评价.介绍了模糊数学中的贴近度评价法和模糊综合评判法,建立了评价模型、评价标准和评价步骤.以普兰店市大气环境质量评价为例阐明了两种模糊评价方法的比较与应用,并根据评价结果分析了模糊数学在大气环境质量评价中的优缺点.     

灰色系统在大气环境质量预报中的应用

本文以大气环境中的二氧化硫为例,应用灰色系统新陈代谢GM(1,1)模型。建立了大气环境中SO_2浓度的予报模型,经三种不同方法验证效果良好。它表明灰色系统新陈代谢GM(1,1)模型是一种较好的大气环境质量预报方法。     

基于GIS技术的城市大气环境质量评价——以淮南市为例

以淮南市为例 ,探讨了基于地理信息系统GIS技术进行城市大气环境质量评价的分析方法。利用GIS的空间数据管理、分析和图形显示、输出功能 ,对大气环境进行多因素复合分析 ,建立了基于“变权”思想的大气环境质量综合评价的污染指数模型和大气环境质量等级标准 ,并以图表的形式输出了评价结果。结果表明利用GIS技术进行城市大气环境研究具有传统方法无法比拟的优势 ,具有广阔的应用前景 ;所建立的大气环境评价模型和等级划分标准简单、客观、合理 ,具有实际应用意义。     

大气环境质量属性识别理论评价模型及应用

依据属性识别理论中有关属性集、属性测度、有序分割类等基本概念和置信度准则,建立了大气环境质量综合评价的属性识别模型.结合大气环境监测实例探讨了属性识别理论在大气环境质量综合评价中的应用,并将实例研究结果与模糊综合评判法、灰色系统理论方法、物元分析等6种不同评价方法的结果进行了比较.实例分析表明将中国学者独创的属性识别理论应用于大气环境质量评价是可行的.此外,还可用于区域内不同环境监测点或者不同的区域环境之间大气环境质量的优劣评价比较.     

模糊数学在大气环境质量评价中的应用

本文应用模糊数学方法对近年宜宾市城区大气环境质量进行综合评价,并与常用的其它几个模式进行可比分析,其更能描述大气污染程度的特点。因此模糊综合评判法对大气环境质量评价是一种有效的评价方法,它具有较强的实用性。     

模糊物元法综合评价福州市大气环境质量

大气环境质量的综合评价是城市环境质量考核的重要内容,鉴于大气环境质量评价中客观存在的不确定性和模糊性,将熵值理论与模糊物元分析法相结合应用于大气环境质量综合评价中,可有效解决这种不确定性和模糊性。应用该模型对福州市的大气环境质量进行综合评价,将评价结果与属性识别理论模型的评价结果相比较,二者基本吻合,结果证明该方法可行。     

大气污染物浓度的神经网络预报

首次将神经网络应用于实测大气污染物浓度的预报.结果表明,预报值与观测值符合得较好.由于人工神经网络具有逼近精度高、学习速度快、对资料长度要求不高等优点,因而在非线性时间序列的预报中显示出了独特的优越性,并将会在大气环境和气候预报中得到越来越多的应用.     

环境监测优化布点的人工神经网络模型

采用B－P算法的人工神经网络,对选定的标准样本进行训练,用训练结束后网络的稳定权值和阈值,并结合标准样本的网络输出,即可对环境监测样点进行优选。应用于大气环境监测优化布点的实例结果表明,人工神经网络用于环境监测优化布点是可行的     

基于灰色神经网络的有机涂层寿命预测研究

暴露于大气腐蚀环境下的有机涂层使用寿命涉及因素繁多,难于精确预测.基于灰色理论和人工神经网络理论,建立了灰色神经网络模型对有机涂层腐蚀面积进行预测,进而预测其寿命.通过飞机结构模拟试验件加速腐蚀试验后的有机涂层寿命预测实例检验,发现灰色神经网络模型预测有机涂层寿命精度较高,结果理想.     

基于粗糙集-人工神经网络的建筑施工安全评价及应用

本文依据建筑施工过程安全状态特征,从人、机、环境、管理四个方面进行分析,构建了建筑施工安全评价指标体系,并将粗糙集理论与人工神经网络模型两种方法相结合,建立了基于粗糙集-人工神经网络的建筑施工安全评价模型,对建筑施工过程安全状况进行评价,即:首先通过专家评议同粗糙集理论相结合,对评价指标体系中的各指标进行约简,并确定影响建筑施工安全的核心因素;然后将经粗糙集约简后的评价指标采用人工神经网络方法进行处理和计算。通过实际应用验证表明,经过训练后的神经网络所得的预测值同理论值相近,证明此种评价模型能为建筑施工安全评价提供合理的依据。     

神经网络模型在环境现状评价中应用研究

人工神经网络技术具有很强的非线性映射能力和并行性、自适应、容错性及自学能力,已广泛应用于包括环境在内的多学科领域。文章将人工神经网络技术应用于环境影响评价中,通过案例研究用人工神经网络解决环境评价中的问题。以山西吕梁地区环境影响评价为案例,选择人工神经网络中的BP网络,径向基网络和自组织竞争网络等三种网络模型对其进行环境影响现状评价,并对评价结果作对比分析,通过网络设计、网络训练和模拟,结果说明BP神经网络模拟结果比其它两种方法更贴近环境质量现状。同时对不同参数选取得到的结果进行分析,并经过网络参数的不断调整提高评价结果的精度,总结出各种神经网络模型在环境评价应用过程中参数的选取方法。尝试用神经网络解决环境评价中的问题,使环境工作中的方法技术更科学。     

BP人工神经网络对长春市土壤质量评价

本文针对城市土壤重金属污染问题,以长春市为例运用人工神经网络理论及方法,建立土壤环境质量评价的BP人工神经网络模型,通过实例分析,并将评价结果与模糊综合评判结果进行了比较,说明运用该模型评价土壤环境质量不但能使评价结果精度大大提高,而且是切实可行的。     

聚酯玻璃钢大气老化力学性能BP人工神经网络预报模型的建立

目的准确地分析并建立起一个老化模型,探究不饱和聚酯玻璃钢在大气环境中的条件与老化性能的变化联系。方法在气象数据的基础上分别分析不饱和聚酯玻璃钢在不同季节不同大气环境下各种力学性能的变化,利用数学建模的人工智能方法-BP神经网络进行建模。结果实际值与预测值有很好的一致性,模型精确度也较高。结论此预报模型可比较精确地评价不饱和聚酯玻璃钢在大气中的老化行为。     

湖泊水质富营养化评价的模糊神经网络方法

为了探索人工神经网络用于湖泊营养化评价的可能性,提出了基于多准则学习的模糊神经网络湖泊水质营养化评价模型。该模型应用于我国五大主要湖泊水质营养化的评价结果表明,模糊神经网络用于湖泊水质营养化评价,具有简便、实用、客观性和广泛的通用性。      

GA-BP神经网络在铜合金海洋腐蚀预测中的应用

目的 充分利用海洋腐蚀数据,深入分析数据规律.方法 在BP神经网络的基础上引入遗传算法,以克服神经网络模型固有缺陷,提高预测精度和训练速度.结果 对GA-BP人工神经网络进行了简要阐述,并以铜合金在海水中的腐蚀数据为例,应用GA-BP人工神经网络建立了海水腐蚀预测模型,对预测结果进行了评价.结论 预测结果表明,模型能满足设计要求,具有较好的泛化能力.     

人工神经网络在水质规划和管理中的应用

对人工神经网络在水质规划与评价、给水处理与污水处理等几方面的应用研究现状、发展趋势进行了综述，并通过一些实例分析得出：人工神经网络用于水质规划和管理不但可行，而且适应性强、结果客观、合理、具有深入开发的研究价值和良好的应用前景。