BP神经网络在台风路径预报中的应用

利用前馈型BP神经网络模型,对发生于中国沿海的热带气旋的移动路径进行了预报应用研究.根据中国<台风年鉴>发布的每个台风过程记录,对预报试验的台风个例分别选取了经度、纬度、中心气压和最大风速等81个因子,由多元回归选取了其中相关性好的因子,进行网络的学习训练,在获取前24h间隔6h的4次台风信息的基础上,用来预报了台风未来24h,48h和72h的短期路径变化.将该方法预报结果与CLIPER模式预报结果进行了比较,结果表明,BP神经网络模式的预报精度比CLIPER模式的高.     

不同优化模型在餐厨垃圾厌氧消化中的应用与比较

采用正交试验设计,响应面设计以及基于BP神经网络的遗传算法模型,对餐厨垃圾厌氧消化产沼气的操作参数进行优化,并比较分析这3种模型的优化效果。结果表明,采用正交试验设计模型,当接种比、含固率、初始pH分别为3、8%和9时,沼气产量最大,实际产量为1 015 mL/gTS,并且这3个因素对产气量的影响顺序为接种比>初始pH>含固率;采用响应面设计模型,当接种比、含固率、初始pH分别为2.42、8.62%和8.49时,最大沼气产量为1 049.85 mL/gTS,实际产量为1 029.5 mL/gTS,接种比对产气量的影响极其显著;采用基于BP神经网络的遗传算法模型,当接种比、含固率、初始p H分别为2.66、8.06%和8.87时最大产气量的预测值和实测值分别为1 085.8 mL/gTS和1 067.25 mL/gTS,实测值分别比正交设计模型和响应面设计模型的实测值提高5.15%和3.67%,表明在餐厨垃圾厌氧消化产沼气参数优化实验中,采用基于BP神经网络的遗传算法具有更高的准确度。     

基于神经网络的碳排放预测及影响因素分析

基于新疆1995—2014年农业生产碳排放源,建立碳排放关系数据库。应用广义神经网络(generalized regression neural network,GRNN)构建了排放量预测模型,结合平均影响值(mean impact value,MIV)方法对碳排放影响因素进行量化。结果表明:1)GRNN模型预测碳排放的平均绝对百分误差和拟合优度分别为2.7860%和0.8720;2)新疆人口、人均GDP、农业贡献值、农机总动力和农户固定资产投资等因素对农业生产碳排放的影响程度分别为0.6210、0.2377、0.3698、0.8500和0.1000。该成果可为新疆碳排放总量分析和影响因素量化方面提供参考。     

城镇污水处理服务费定价研究

合理的污水处理定价是污水处理服务费科学拨付的重要保证。由于信息的不对称性,目前污水处理服务费经常不够真实合理。故以广东省35座采用A~2/O及其变形工艺的城镇污水处理厂为对象,分别运用成本费用函数模型和神经网络模型进行成本拟合,建立城镇污水处理服务费定价模型,以期为广东省城镇污水处理服务费定价提供指导。结果显示,神经网络模型拟合精度整体高于成本费用函数模型,两种模型均可用来确定污水处理服务费价格。     

基于非概率可靠性的离散变量结构优化设计

目的针对工程结构设计中因材料供应规范限制使得设计变量不能连续取值以及材料性能波动、外界载荷偏差等不确定性问题,探索研究非概率可靠性在离散变量结构优化设计中的应用。方法以桁架结构杆件截面直径为设计变量、结构质量极小化为目标,考虑材料强度极限与外部载荷的不确定性,建立具有非概率可靠性指标约束的离散变量结构可靠性优化模型,并采用遗传算法求解离散变量结构优化设计问题。结果求解获得了三杆、十杆超静定桁架杆件截面直径最优组合,得到的优化结果相较确定性优化结果更具鲁棒性。结论非概率可靠性模型对于解决工程中设计变量具有离散性和不确定性的优化设计问题具有可行性。     

基于遗传神经网络的除湿机故障诊断与寿命预测

目的识别除湿机的性能状态和预测吸附剂的剩余寿命。方法针对除湿机故障过程缓变的特点,提出一种基于数据驱动的遗传神经网络模型。首先,为解决设备失效程度划分模糊的问题,由5个热力参数组成反映吸附剂劣化程度的特征向量,关联分析得到除湿机的5类故障模式。其次,利用遗传神经网络建立状态参数和故障模式的映射关系。最后,对表征设备吸附能力的主参数进行外推预测。结果训练好的诊断网络可准确地识别出设备的劣化程度及其演变过程,预测网络的预测精度非常高。结论该方法可有效地实现对除湿机的故障诊断与预测。。     

电晕放电辐射信号的特征提取和模式识别方法研究

目的研究电晕放电辐射信号的特征提取和模式识别方法。方法在分析信号特征提取方法的基础上,对实测的电晕放电辐射信号特征提取,利用概率神经网络开展电晕放电辐射信号目标识别,检验特征提取的有效性。结果以奇异值作为输入特征量的PNN在整体上效果更优,稳定性好,对两类不同放电辐射信号的正确识别率均可达到80%以上,并且当输入特征量个数达到10个时,对实测样本的正确识别率均达到了最高值。电晕放电的正确识别率为96.7%,火花放电的正确识别率为93.3%。结论该方法能基本满足实际放电信号的识别应用。     

基于蒙特卡洛模拟的注水过程盖层破坏风险概率计算

为了定量评估注水过程中注水压力能否导致盖层破坏风险发生,运用FLAC3D软件建立储盖层模型,根据不同注水压力下盖层的破坏情况确定极限注水压力值的大小。考虑到注水井地层环境的不确定性,提出基于蒙特卡洛模拟的方法,计算油田现场注水压力超过极限注水压力的概率大小,从而确定发生盖层破坏风险的概率     

基于T-S模糊神经网络的大沽河水质变化特征分析研究

基于T-S模糊神经网络,利用大沽河2010年-2015年水质监测数据,选取溶解氧、化学需氧量、高锰酸盐指数、氨氮、总氮、总磷对水质具有重要影响的6项指标,建立适用的水质评价模型,对大沽河水质变化特征进行分析.结果显示:上游水质评价结果明显优于中游、下游水质评价结果,网络评价水质等级变化趋势同真实指标数据变化趋势一致.验证结果充分表明了T-S模糊神经网络用于水质变化特征分析是可行、有效的.     

基于蒙特卡罗模拟的土壤环境健康风险评价:以PAHs为例

为获得更为合理的健康风险评价结果,并辨识对健康风险影响最大的因素,基于蒙特卡罗随机模拟,运用概率风险评价模型,定量评估了中国上海某居民区土壤中16种PAHs对居民的健康风险水平,并对各参数进行敏感性分析.结果表明,土壤中PAHs造成的健康风险服从对数正态分布,总的致癌风险为3.43×10~(-5)±2.63×10~(-5),最小值为8.10×10~(-7),最大值为2.39×10~(-4),超过10-6的概率为95%,超过10~(-5)的概率为75%,超过10~(-4)的概率小于5%;总的危害商为4.74×10~(-2)±3.42×10~(-2),不超过1,风险较小;在7种具有致癌效应的PAHs中,苯并(a)芘、二苯并(a,h)蒽和苯并(a)蒽是总致癌风险的主要贡献物质,贡献率分别占60.41%、26.84%和6.56%;3种暴露途径中,经口途径是造成致癌风险的主要途径,贡献率为73.22%;对于总致癌风险,人体暴露参数中每日土壤摄入量、暴露周期、暴露皮肤面积敏感度较大,分别为58.35%、50.21%和20.51%;体重具有负敏感性,敏感度为-11.66%.