湖泊水质富营养化评价的多准则神经网络法

提出了基于误差平方和准则与模糊熵准则下的多准则神经网络湖泊水质营养化评价模型，并将其应用于我国五大湖泊水质营养化的评价。结果表明，多准则神经网络用于湖泊水质营养化评价，具有简便，实用，客观和广泛的通用性     

化学强化一级处理系统BP神经网络建模研究

运用实验室得到的数据为样本，选取了CODcr和絮凝剂投加量为指标，采用三层结构的神经网络，利用Matlab的神经网络工具箱中的批处理梯度下降法对CEPT系统进行辩识。辩识结果表明：模型的预测值与实测值的平均误差在3．7％左右，具有较高的精度。同时，该模型还具有适应性强，使用方便，高效的特点，为CEPT系统的在线实时控制提供了一条有效的途径。     

污水处理智能控制与优化控制方法及应用

论述目前污水处理中的智能控制与优化控制方法的研究与应用现状,对模糊控制技术、神经网络软测量与控制、优化控制等方法进行了分析,指出在污水生物处理中引入智能控制是一种提高处理效率、降低运行成本的有效方法.污水处理最优控制能使系统运行稳定可靠,出水水质达到预定标准,而且使出水水质满足要求不增加处理成本.     

城市环境质量定量评价方法

文章基于对于城市环境质量的评价方法的研究,阐述了各类评价方法的优缺点,着重介绍了物元模型、投影寻踪评价法、神经网络、遗传算法优化神经网络四种定量评价方法,并介绍了各类方法在城市环境质量评价中的应用现状.     

神经网络在海水腐蚀预测中的应用

根据我国材料自然环境腐蚀网站长期以来积累的海水腐蚀数据,采用BP人工神经网络算法,建立了碳钢及低合金钢的海水腐蚀预测模型.该模型以合金成分、环境因素为输入参数,以平均腐蚀速率为输出参数.以碳钢、低合金钢的17种钢种在青岛、厦门、榆林海水腐蚀试验站16年腐蚀数据建模.选定A3钢与10CrCuSiV在以上三地16年的腐蚀数据为验证样本.结果表明该网络具有良好的预测精度,能够正确反映海水环境腐蚀性因素及金属材料腐蚀暴露时间与其腐蚀速率的关系,用于碳钢及低合金钢在海洋全浸环境中的腐蚀预测.     

事故出流时河流综合水质的计算机预测方法研究

河流上游的污水排放口或倒虹管等污水构筑因有可能发生事故出流而对下游的取水口存在着潜在的威胁，常规的单参数模型不能就事故出流对下游的影响作出公正评价。本文以QUAL－Ⅱ模型为骨架，以生动形象的动画形式演示出在整个排污过程中多个水质参数沿河道分布的变化全过程，并且，在模型中融入隶属度BP神经网络综合评价水质的模块，用它来对发生事故出流时下游取水口水域的水质变化进行综合评价，最后通过一个例子说明了该方法的优越性和合理性。     

应用BP神经网络实现环境监测的优化布点

环境监测的合理布设关系到只有用量测点的监测数据就能客观、准确地反映区域环境的质量,采用传统的优化统计模型对监测数据进行处理一限较繁。基于人工神经网络应用于模式分类与人有适应能力强、客观性好的特点,提出将人工神经网络ＢＰ与逐步聚类分析物思想相结合,实现对环境测点的逐步聚类优选,用该方法对贵阳市１９９２－１９９３年期间的１６个大气环境测占煌监测数据进行优选,得到的６个优点选点符合实际结果。     

县级生态农业建设的人工神经网络模型

引入人工神经网络的评价识别方法，建立了ＢＰ模型，以前人建立的县级生态农业建设评价指标体系评价标准，和某县生态农业综合评价指标数据为实例，比较ＢＰ模型的有效性，得到的评价分类结果和指标优先发展顺序决策与实际情况相吻合。     

B-P神经网络在环境空气质量预报中的应用

通过对神经网络应用实例的论证,探讨B-P神经网络应用于环境空气质量预报的可行性及其先进性.B-P神经网络对污染物浓度变化趋势的预测较线性回归统计模式更为敏感,其预测值的绝对误差也比线性回归统计模式小.显示出其逼近精度高、训练学习速度快、对基础数据时间长度要求不高的优越特性.     

人工神经网络模型和公路复垦土地适宜性评价

提出了人工神经网络用于公路临时用地复垦土地适宜性评价，利用该模型对京大高速公路山西段复垦山西段复垦土地进行了适宜性评价，探讨了人工神经网络在土地复垦适宜性评价时的特点和注意问题。