基于BP神经网络的苯储罐泄漏事故风险评价模型研究

为了在事故发生之前对苯储罐进行风险评价，提出1种基于BP神经网络的泄漏事故风险评价方法，利用该方法构建了苯储罐的风险评价模型，并对模型进行了训练及验证。研究结果表明:BP神经网络成功完成了建模任务，且模型训练结果较好，可利用基于BP神经网络所构建的苯泄漏事故风险评价模型对苯储罐发生泄漏事故的风险进行评价。     

慢生花生根瘤菌的遗传多样性研究

用ＲＥＰ１Ｒ１和ＲＥＰ２１ＤＮＡ为引物，对２２株四川土著慢生花生根瘤菌染色体ＤＮＡ的基因外回文重复序列（ＲｅｐｅｔｉｔｉｖｅＥｘｔｒｏｇｅｎｉｃｐａｌｉｎｄｒｏｍｉｃｓｅｑｕｅｎｃｅＲＥＰ）进行了ＰＣＲ扩增和凝胶电泳，并对电泳结果的指纹图型进行了相似性聚类分析．结果表明了四川土著慢生花生根瘤菌的遗传多样性．指纹图形是根瘤菌多样性研究中一种简便而有效的方法     

基于BP神经网络的垃圾焚烧过程故障诊断

应用BP神经网络方法,建立了垃圾焚烧过程故障诊断的模型.该方法采用梯度下降法训练网络权值,利用最优停止法对网络进行了优化,避免了过拟合现象.提高了BP神经网络的训练速度和泛化能力.并以实际焚烧过程工况数据进行性能检验,检验结果表明了该BP网络具有较高的诊断精度.     

基于ICEEMDAN分解和MHA-LSTM神经网络的滑坡位移预测

深度学习在机器视觉等各个领域的兴起，使长短时间记忆(LSTM)神经网络也越来越常用于滑坡预测工作中。为加强对历史信息的提取与捕捉，提出一种多头自注意力长短时间记忆(MHA-LSTM)神经网络用来预测滑坡位移。首先采用改进版的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)算法将滑坡位移分解成趋势项、周期项和噪声项；然后采用MHA-LSTM神经网络拟合带噪声的滑坡位移趋势项和周期项，两者相加即可得到滑坡总位移的预测结果；最后以白水河滑坡实测数据为例，考虑月降雨量和库水位因素的影响，对该滑坡位移的周期项和趋势项进行预测，并与其他传统神经网络的预测结果进行对比。结果表明：MHA-LSTM神经网络模型相较于其他传统神经网络模型，能更好地捕捉历史的信息特征，预测效果更佳，可为滑坡预测提供新的技术方法。     

基于RBF神经网络模型的砂土液化震陷预估法

以我国海城地震、唐山地震和日本新漏地震中建筑物地基的液化震陷实测资料为基础，地震动方面选取地震烈度，，上部结构特征方面选取基底压力P、基础类型r、宽深比BD。和建筑物的长高比L/H，地基土方面选取土的相对密度Dr、上覆非液化土层厚度Da、地下水位dw，共8个影响建筑物地基震陷的主要因素作为神经网络模型的输入参数，地基震陷量与液化土层的深度之比SD作为神经网络模型的输出，采用径向基函数神经网络模型建立建筑物地基的液化震陷预估模型，并利用该模型建立了因素影响趋势线，通过对该神经网络模型的建立、运行和检验，得到了各因素对砂土液化引起的地基震陷量大小的若干影响规律。     

umu试验菌种保存条件优化研究

研究了umu试验菌株(Salmonella typhimurimu TA1535/pSK1002)的菌种在普通冰箱中保存时其生长曲线和活性的变化,菌种经活化后可以得到稳定的活化生长曲线以及比较稳定的4-NQO活性曲线.通过菌种活化,使得umu试验菌种在普通冰箱中保存就能具有很好的活性和稳定性,极大地降低了保存难度,简化了菌种保存操作步骤,增加了试验的可重复性,有利于umu试验在实际环境样品检测中的应用.     

基于BP模型对城市交通噪声的数据处理和预测

城市交通噪声的预测和评价技术是城市交通可持续发展的重要研究内容，直接为城市交通规划中环境容量分析和环境影响评价服务。本文通过实测的大量数据，运用神经网络中的BP模型及其算法建立车辆数、道路宽度和交通噪声之间的关系，对城市道路交通噪声数据进行处理和预测。     

建筑工程质量成本RBFNN预测模型

针对建筑工程质量成本的预测问题,应用径向基神经网络原理,选取预防成本比、鉴定成本比、内部成本比、建筑面积、PPI、建筑用途、工期、现场条件、管理水平、施工地点、利润率共11个指标分析了各指标与质量成本的联系,进而选取4个指标作为神经网络的输入指标。以20组工程数据作为学习样本进行训练,建立建筑工程质量成本的径向基神经网络预测模型并采用均方根误差进行检验,用5组工程数据作为检验样本进行测试。研究结果表明:预防成本比、建筑面积、PPI、工期、施工地点与质量成本存在一定的联系;用模型所得预测结果的最大相对误差为0.016862。RBFNN预测结果与实际情况较吻合,预测精度较高,可用于建筑工程质量成本预测。     

基于BP神经网络优化制备Cu-Ce/TiO_2及其光催化活性研究

采用Cu和Ce对TiO2进行改性,基于正交实验设计和BP神经网络研究了Cu-Ce/TiO2中Cu-Ce对TiO2的摩尔百分数、Cu-Ce/TiO2中CuCe摩尔比及Cu-Ce/TiO2烧结温度对Cu-Ce/TiO2光催化降解甲醛溶液性能的影响.同时,对Cu-Ce/TiO2制备方案进行了优化,并运用X射线衍射仪、扫描电子显微镜和紫外-可见分光光度计对最佳条件下制备的Cu-Ce/TiO2进行表征.结果表明,优化的制备条件为Cu-Ce/TiO2中Cu-Ce对TiO2的摩尔百分数为2.88%,Cu-Ce/TiO2中Cu-Ce的摩尔比为1∶1,Cu-Ce/TiO2的烧结温度为570℃.共掺杂Cu离子和Ce离子能有效避免掺杂TiO2晶格内部表层和近表层产生较多的位错,从而抑制晶格畸变增大;诱导TiO2中锐钛矿型晶体向金红石型晶体转变的能力增强,有效抑制电子-空穴对的复合,产生介电局域效应.     

基于神经网络的矿区环境预测模型

收集了我国多个矿区城市的空气检测数据,采用多元统计分析和神经网络算法对检测数据进行整理分析,建立了矿区环境预测模型。通过实践检验发现,该模型预测精度较高,可以应用在环境预测实践工作中。