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51.
乔桢遴 《安全.健康和环境》2003,3(10):20-23
在以工期考虑为重点的V-3002B液化气球罐内外部检验过程中,引用现代管理中网络计划技术关键路线法,为加快芳烃厂压力容器检验提供了科学的依据。本文总结和介绍了网络计划技术在芳烃厂贮运车间V-300亚球罐内外部检验过程应用情况。 相似文献
52.
53.
Introduction The eutrophication of fresh w ater has becom e a m ain w ater environm ental problem in the w orld. The m ain negative im pacts of fresh w ater eutrophication are w ater quality deterioration and the decrease of hydrophytes and aquatic specie… 相似文献
54.
55.
多氯酚QSAR数值模型比较研究 总被引:6,自引:0,他引:6
应用多元线性回归分析和新近发展起来的人工神经网络方法进行了一类重要环境污染物多氯酚的定量构效关系研究,并用所建立的模型进行毒性预报,计算值与实验值的比较表明,前的相关系数约为0.92,后的相关系数约为0.99.后的百分误差地明显小于前,后的预报能力略好于前,中还讨论了后优于前的的原因。 相似文献
56.
Howard S. Cuckle 《黑龙江环境通报》1983,3(4):287-289
Data from 280 sibships in three published series were used to see if the increased risk of neural tube defect (NTD) associated with having had a miscarriage in the immediately preceding pregnancy was also found in women with a previous affected pregnancy. A statistically significant relative risk of 4.0 (2-tail P=0.0111, Fisher exact test) was found among such women, and this could not be accounted for by the effect of parity or of a history of miscarriage in general. The finding may be useful when counselling patients. 相似文献
57.
通过构建水生动物-人工介质新型生态系统来研究太湖水源地水质改善效果.中试试验结果表明,对比3d和7d的水力停留时间(HRT),当HRT:7d,系统对TN、NO2--N、NO3--N、TP、PO4--P的平均去除率可分别达到79.00%、63.46%、14.57%、67.43%、35.81%;对比空白池,TN、NO2--N、NO3--N、TP、PO4--P的平均去除率仅为9.67%、7.09%、1.30%、9.92%、7.04%.通过该系统中水生动物的吸收和人工介质上微生物降解的协同作用,使得氮磷类污染物的去除效果明显.可见,水生动物-人工介质生态系统对改善太湖水源地水质有良好的效果,对构建安全的水源地生态系统具有积极的意义. 相似文献
58.
青藏高原生态资产地域划分中的SOFM网络技术 总被引:9,自引:0,他引:9
针对目前地域划分中存在的问题,论文尝试以人工神经网络技术作为区划工作的理论支撑,构建了自组织特征映射SOFM网络,以青藏高原环境与生态系统资产作为待分客体,探索了新技术和方法在生态资产地域划分中的应用。结果表明,对于自然界中广泛存在的非线性问题,SOFM网络具有比聚类分析等线性分类器更强的适应性。应用SOFM网络在对待分客体生态资产进行类型划分的基础上,使用策略性循环尺度转换(SCS)范式对其进行了区域转换,最终完成了青藏高原范围内生态资产的地域划分。 相似文献
59.
60.
XU Min ZENG Guang-ming XU Xin-yi HUANG Guo-he SUN Wei JIANG Xiao-yun 《环境科学学报(英文版)》2005,17(6):946-952
Bayesian regularized BP neural network(BRBPNN) technique was applied in the chlorophyll-α prediction of Nanzui water area in Dongting Lake. Through BP network interpolation method, the input and output samples of the network were obtained. After the selection of input variables using stepwise/multiple linear regression method in SPSS i1.0 software, the BRBPNN model was established between chlorophyll-α and environmental parameters, biological parameters. The achieved optimal network structure was 3-11-1 with the correlation coefficients and the mean square errors for the training set and the test set as 0.999 and 0.000?8426, 0.981 and 0.0216 respectively. The sum of square weights between each input neuron and the hidden layer of optimal BRBPNN models of different structures indicated that the effect of individual input parameter on chlorophyll- α declined in the order of alga amount 〉 secchi disc depth(SD) 〉 electrical conductivity (EC). Additionally, it also demonstrated that the contributions of these three factors were the maximal for the change of chlorophyll-α concentration, total phosphorus(TP) and total nitrogen(TN) were the minimal. All the results showed that BRBPNN model was capable of automated regularization parameter selection and thus it may ensure the excellent generation ability and robustness. Thus, this study laid the foundation for the application of BRBPNN model in the analysis of aquatic ecological data(chlorophyll-α prediction) and the explanation about the effective eutrophication treatment measures for Nanzui water area in Dongting Lake. 相似文献