人工神经网络在预测深基坑周边地表沉降变形中的应用研究

深基坑开挖引起的周边地表变形预测是一个复杂非线性问题,引起地表沉降的影响因素很多,各因素之间呈高度的非线性关系。传统的基坑用边地表沉降变形预测方法存在着一定的局限性,其预测精度有待提高,而人工神经网络是一种多元非线性动力学系统,可以灵活方便地对多成因的复杂未知系统进行高度建模,实现全面考虑各种主要影响因素的深基坑周边地表沉降变形预测。本文介绍了误差反向传播(BP)网络模型的结构、学习过程及其算法的改进,径向基函数(RBF)网络模型的结构及其学习过程;分析了影响深基坑开挖周边土体沉降变形的主要影响因素;以25个基坑工程的地表沉降实测资料为训练样本,建立了11个输入影响因素的BP神经网络模型和RBF神经网络模型,通过对样本的学习训练过程及对5个检验样本的预测精度,说明了人工神经网络用于预测基坑周边地表沉降的可行性和准确性。     

生态足迹研究现状及基于净初级生产力的计算方法初探

生态足迹是一种有效的再生资源更新能力的定量测度方法，其主要用于评估给定年，给定技术条件下生物圈的再生能力能否满足人类消费需求。本研究对国内外生态足迹模型的理论假设、生态足迹、生物承载力、生态盈余、生态赤字进行了简要介绍；在对国际组织发布的生态足迹报告以及生态足迹文献发表情况进行统计的基础上，回顾了国内外的生态足迹计算方法——基于净初级生产力的计算方法，并与现有的基于全球农业生态区的计算方法进行了比较，探讨了两种方法的优缺点；最后对生态足迹今后的研究重点提出了一些看法和展望。     

基于环境统计调查数据的中国省会城市煤炭消费变化历史趋势研究

煤炭是我国主要能源,分析煤炭消费变化趋势对于预测我国二氧化碳及大气污染物排放具有重要意义。基于全国环境统计调查数据,分析了2011—2018年主要城市煤炭消费的利用情况,利用热力聚类图对我国省会城市（含直辖市）聚类分析其工业源和生活源的煤炭消费趋势,并按东部、中部和西部城市进行煤炭消费的区域性对比。结论如下:通过聚类分析发现,位于同一簇的城市之间工业企业煤炭消耗总量的基数和变化趋势有一定的相似性;总体上,城市工业企业的煤炭消耗呈逐年递减趋势,东部城市煤炭消耗总量高于中部、西部城市煤炭消耗总量,东部城市煤炭消费量下降情况总体好于中部和西部城市;除北京等少数城市外,电力、热力生产和供应行业每年的煤炭消耗量基本变化不大;城市生活源煤炭消费量变化趋势总体呈逐年递减趋势,西部呈上升趋势,东部、中部城市呈下降趋势;东部城市中的城市总煤炭消费达峰情况优于中部、西部城市。     

浅谈烟道气现场监测的工作管理

烟道气现场监测，易出差错。监测人员必须有良好的专业理论水平、丰富的工作经验、高度的敬业精神。本文就现场监测工作易出现问题进行了分析，列举了解决问题的方法     

监测分析中结果的表达─兼谈环境监测标准化

对环境监测中的数据、统计、有效数字、修约，以及计量单位、结果表达、原始数据的记录等既平常又十分重要易被忽略的重要问题作了概述，这些问题的解决才能保证监测结果的准确性和可靠性．     

对大气采样误差的理论研究

环境监测数据是环境保护工作的基础,监测仪器设备的精良及监测方法的科学性则是获得优质数据的保障工具.本文运用数学方法对目前广泛使用的采样仪器进行了采样误差的分析研究,指出了改善仪器和改善监测方法去获取更精确数据的途径.     

兰州市空气质量预报系统研究

从潜势预报、统计预报、数值预报三方面介绍了兰州市空气质量预报系统的研究方法和结构特点,并检验分析了2001年4～10月兰州市空气质量预报,结果表明,此系统具有较强的预报能力,适用于兰州市空气质量预报业务。     

大气中TSP,SO2近地面浓度的垂直分布规律

从平顶山市实际出发，通过对ＴＳＰ，ＳＯ２浓度在不同高度的实测研究，得出ＳＯ２在１．５米至２０米不同高度监测，高度影响无显著差异，ＴＳＰ在５米至１０米不同高度监测，高度影响无显著性差异。     

上海地区二氧化硫浓度和风速的统计关系

应用上海市1986年6月至1987年5月间5个自动监测站的全年每日逐时SO_2浓度平均值和同步的风速平均值资料,按季进行比较、归纳,得到风速—SO_2浓度的诊断判据,并利用1984年全年的相应资料进行验证,准确率达85％;得到了各季浓度—风速的回归方程,和浓度—风速、温差的二元回归方程、复相关系数。     

Foxpro在环境统计数据筛选中的应用

现行环境统计制度要求，从排污申报报表中筛选重点调查单位。如果采用手工筛选，每个项目需进行多次循环，找到合适的总量百分比，工作重复，且比较繁琐。我们应用环境统计和排污申报共同的数据环境Foxpro，编写了数据筛选程序，能快速、稳定地筛选出数据结果，