BP人工神经网络预测邻苯二甲酸酯光化学降解

将反向传播人工神经网络（BP－ANN）用于邻苯二甲酸酯类化合物的光化学降解的预测中，选取正交设计的试验点作为反向传播人工神经网络的训练集，实现对全实验域试验点的预测，并与实测的试验数据比较。结果表明反向传播人工神经网络（BP－ANN）具有良好的预测能力。     

洪水入海对养殖环境影响的数值分析

基于三维流体动力学和热力学原始方程 ,采用σ坐标变换技术 ,建立了三维斜压场数值模型。模型采用ADI格式求解连续方程和动量方程 ,采用FS法和TVD格式求解各标量方程 ,从而使模型的精度提高到二阶 ,并且节省运算时间。利用建立的三维斜压场数值模型 ,对鸭绿江洪水期形成的低盐水体的分布进行了数值模拟 ,进而分析了鸭绿江洪水入海对黄海北部海域的海水养殖业的可能影响。鸭绿江特大泄洪形成的超低盐混浊水体入侵 ,是筏养扇贝致死的主要原因。及时预报大洪水影响下的低盐水体分布 ,可有效地防止洪水污损灾害。     

我国室内空气污染及净化产品市场调查和预测

针对目前室内空气污染这一热点，对我国北京、上海、广州、深圳四大城市室内空气主要污染物，污染源、人们对污染危害的认识，以及室内空气净化产品市场进行了调查，并对室内空气净化技术和产品市场的发展趋势进行了预测。     

BP神经网络在降水酸度预测中的应用

本文利用南昌市城市大气中SO2、NOX、TSP等浓度数据及降尘数据建立了BP神经网络的降雨酸度预测模型，结果表明：BP神经网络的预测模型不仅能较好地反映致酸因素与降水酸度的相互关系，而且预测精度也高于多元回归等模型。     

水环境中重金属的生物毒性预测模型

简要介绍了近年来发展的几种金属生物毒性预测模型，如FIAM、GSIM和BLM等模型。金属与生物有效性和毒性之间的关系，是制定金属的水质标准的依据，随着对金属形态及其生物有效性和毒性关系研究的深入，产生了很多的机理描述模型。描述金属与生物作用的现存模型有多种，分别从多种角度解释了环境因素对金属形态分布及其生物毒性的影响，各模型在一定程度上可给出重金属的生物毒性信息，但都存在缺陷，不能完全替代毒性实验。建立合理的金属毒性预测模型，为建新的水质标准提供依据，正是国际环境界研究的热点。     

大连声环境质量的灰色预测研究

根据1999年～2003年大连市区声环境质量的监测数据，采用两次残差修正GM（1，1）对2010年前声环境质量进行预测结果表明，修正后模型均为一级模型，进行中、短期预测精度高。预测结果可为城市噪声污染防治提供科学的依据。     

九龙甸水库水质预测及分析

通过对1996年-2001年间水质监测数据的灰色系统处理,对九龙甸水库水质进了行中长期预测。结果显示九龙甸水库水质在相当长的时期内将保持稳定,能达到规划的地面水Ⅱ类水质功能区要求。     

应用BP神经网络预测嵌岩桩竖向承载力的研究

利用BP神经网络,建立了嵌岩桩竖向承载力预测的BP神经网络模型,采用嵌岩桩竖向承载力的实验数据对网络进行了训练,并以此训练好的BP神经网络对嵌岩桩承载力进行了预测。预测结果表明,该模型具有很高的预测精度,为预测嵌岩桩承载力提供了一种新的方法。     

上海市水资源利用现状及预测

水资源在上海的社会、经济、环境的可持续发展中具有十分重要的作用。文章在准确认清上海市水资源现状基础上。综合了当前水资源的利用状况。并采用数学模型，对上海市2004～2020年工业用水和生活用水加以预测分析;最后,就上海市水资源利用存在的瓶颈问题进行了分析，提出了相应的解决对策。     

非线性灰色模型在污染物总量预测中的应用

在前人工作的基础之上介绍了几种修正的ＧＭ（１，１）非线性模型，并以衡阳市１９９０～１９９６年城区污染物总量（ＣＯＤ）的预测为例，探讨了各种模型的应用效果。结果表明：非线性模型的拟合精度更高，具有更加广阔的发展前景。