基于神经网络的土壤重金属预测及生态风险评价

采用单隐层RBF神经网络模型预测土壤重金属Cr、As、Ni、Pb、Zn 5种元素的含量,实测35组数据做为训练数据,另用6组做验证数据,该模型是以利用采样的10组数据预测其后的连续5组数据,输入层的神经元个数是10,输出层是5,隐含层的传递函数为径向基函数radbas,输出层的传递函数为线性函数Purelin,其结果表明:采用RBF神经网络模型预测有较高的精度。通过多元统计分析采样样品与预测样品,研究区域As、Ni、Zn的均值超过了上海市土壤环境背景值,As元素达到高度变异,Pb、Zn、Ni 3种元素达到中度变异。通过因子分析,前2个因子基本包含了全部元素变量的主要信息,第1因子中载荷最高是元素Ni(0.946),第2因子中则为元素As(0.930)。通过潜在生态风险指数评价,研究区域整体呈轻度生态风险水平。采用RBF神经网络模型可以降低采样分析成本,更好的评价区域土壤重金属的生态风险。     

无线火灾传感网络故障诊断在工业建筑的应用

本文使用粗糙集中一种改进的基于差别矩阵和属性选择的属性约简算法,对故障样本数据进行约简,得到最小约简集,结合使用新旧版本的BP神经网络,对工业建筑节点故障进行检测,仿真实验结果得到采用RS-new BP神经网络比old BP神经网络的迭代次数减少了61次,正确率提高了7.11%。     

面向控制单元的北运河水环境承载力预警研究

北运河流域水环境承载力严重超载，危及流域可持续健康发展.为了响应“水十条”关于建立水环境承载力监测预警的需求，基于径流模拟模型与河流一维水质模型的水资源量和水环境容量核算，构建了基于人工神经网络法的北运河流域水环境承载力预警模型，并面向水污染控制单元，开展北运河流域水环境承载力预警研究.结果表明：多变量的神经网络预警模型相较于单变量模型拟合程度更高；2018年北运河1/2以上控制单元的水环境承载力呈超载状态，其中心城区及下游地区的超载情况较为严重.最后，针对超载严重的地区，基于双向调控提出排警对策，为北运河流域水系统规划提供科学依据.     

基于遗传神经网络模型的空气能见度预测

由于雾霾导致的空气能见度降低,给人们的出行带来很多不便。针对这一现象,构建基于遗传神经网络算法的空气能见度预测模型。将与空气能见度相关的7种气象因子和6种污染物浓度因子经过主成份分析后作为输入数据,输出8:00能见度和14:00能见度。该模型能够克服BP神经网络易陷入平坦区域和局部最优解的问题。以西安市2013-1-1—8-16的数据训练遗传神经网络,通过使用灰色模型获得预测时间段8-17—23的输入数据,可以得到这段时间能见度的预测值。通过与BP神经网络模型的比较,发现遗传神经网络预测模型在预测结果的相关性和绝对误差方面均优于BP神经网络模型,因此,可以更准确地预测空气能见度。     

污泥厌氧消化的人工神经网络模型

基于污泥固体停留时间(SRT)为20 d的污泥中温厌氧消化实验,建立一个3层BP神经网络,以前1～20 d的进泥挥发性悬浮固体(VSS)、当天消化罐pH值和碱度共22个参数为输入,预测污泥消化系统日产气量,结果表明,网络具有良好的学习能力、泛化能力和辨识能力,能够较为准确地预测出系统日产气量.此外,根据进泥VSS不同,利用网络预测能力,调节pH值和碱度到合适的值,系统日产气量有明显提高,进一步证明了网络具有良好的预测能力和实用性.     

基于气象相似准则的城市空气质量预报模型

为提高城市空气质量预报准确率,文章在传统BP神经网络的基础上提出了基于气象相似准则的样本优化方法,建立了三层样本筛选优化机制,确定了阀值及权重矩阵,从而建立了城市空气质量动态预报模型。将模型应用在广州8个空气质量监测站点的预报上,并与传统的BP神经网络空气质量预报模型进行了对比分析,效果良好。分析结果表明,广州8个空气质量监测站点的SO2、NO2、PM10/2.5的实测值与预报值的平均绝对误差分别为0.016 mg/m3、0.014 mg/m3、0.020 mg/m3,级别预报准确性评分分别为89.6、92.6和84.6,预报准确度综合评分达81.6,并且比传统神经网络模型具有更高的预报精度。     

基于BP神经网络的空气污染指数预测模型研究

BP神经网络已成为研究空气污染预测的有效工具之一。文章利用近十年北京市地面气象观测资料和空气污染指数数据,通过BP神经网络技术构建了不同季节的空气污染指数预测模型,对北京市空气污染指数进行了预测。通过相关系数分析法,对比分析了预测结果与实际监测结果,研究结果表明:春、夏、秋、冬季的预测值与监测值线性相关系数分别为0.81、0.84、0.89、0.85。北京春季常伴随有沙尘天气,而文章并没有考虑沙尘天气对预测模型的影响,因此春季BP神经网络预测精度在四季中最低,其预测值与监测值的线性相关系数为0.81。由于秋季不同空气质量级别的数据都有较多分布,因此该季节构建的网络更具有代表性,其预测精度在四季中最高,预测值与监测值的线性相关系数高达0.89。总之,BP神经网络模型对于北京空气污染指数预测是行之有效的。     

风场模拟对高层建筑群环境评价的影响

高层建筑群对大气运动有着明显的阻碍作用,这样一种阻碍作用一方面是通过引起局部地区风场变化表现出来的,另一方面则是通过风速与风压在建筑物周边形成的漩涡表现出来的,这样一些变化都会在一定程度上影响到人们的正常活动.在本文当中采用计算机软件对高层建筑群风场进行模拟,并结合实际情况来分析其对环境评价的影响.     

乡镇尺度下河流生态系统健康评价:以宜昌市良斗河为例

为探明乡镇尺度下河流健康状况,采用层次分析法、BP神经网络和赋分法评价良斗河河流健康程度。健康等级评价结果表明:全流域8个样点中,有50%的样点为Ⅰ级,37. 5%为Ⅱ级,12. 5%为Ⅲ级。健康状况较好的样点主要分布在河流上游,随径流河流健康状况逐渐变差,良斗河河流生态系统健康状况具有较强的空间异质性。单因子评价结果显示:引起各乡镇河段生态系统健康状况变化的主要因素各不相同,水环境指标的影响最为突出,是良斗河健康评价中必不可少的指标类型。     

BP神经网络与Sugeno模糊积分融合 的转子系统故障诊断

目的针对BP神经网络对转子故障诊断方法存在的局限性,提出一种融合Sugeno模糊积分和BP神经网络的转子故障轴心轨迹识别诊断方法。方法首先利用轴心轨迹图像的不变矩为特征向量,提取常见旋转机械转子故障特征,随后利用多个BP神经网络对故障类型进行识别,最终采用Sugeno模糊积分对BP神经网络识别结果进行决策,从而构建转子故障诊断模型,并应用于转子系统故障的诊断。结果通过机械故障仿真模拟实验平台采集了6种常见转子系统故障信号,利用matlab2012a软件编程建模仿真处理,试验表明,该模型有效地提高了转子系统多类别故障的识别正确率。同时,该方法对同一故障类型识别所需样本少,大大节省了数据获取和处理的时间。结论该方法提出并用于转子系统故障诊断中,诊断准确性高,可靠性强,利用样本数据量少,节约时间,对小样本数据的故障诊断有着良好的效果。