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人工湿地的去污机理复杂、呈高度非线性,故利用神经网络技术构建模型预测其长期运行效果。通过构建人工湿地复合基质模拟槽系统进行为期4个月的实验,监测得到56组COD去除率数据样本,经Matlab小波去噪后分别利用RBF和Elman网络构建动态神经网络模型,预测该系统对生活污水中COD去除效果。结果表明,RBF和Elman神经网络预测值的均方根误差分别为0.0186和0.0163,精度较高,该系统后期的COD去除率在49.4%~59.0%之间。 相似文献
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湖滨湿地独特的水文条件区别于其他生态系统,环境因素变化频繁,对沉积物中污染物形态影响显著.以阳宗海南岸湖滨湿地表层沉积物为研究对象,探究不同季节的S-TAs(沉积物中总砷)、不同形态砷质量分数及环境因素时空分布特征,以及环境因素与不同形态砷分布的关系,同时基于逐步回归和BP神经网络模型对沉积物中4种不同形态砷(弱酸提取态砷、可还原态砷、可氧化态砷、残渣态砷)质量分数进行预测和比较.结果表明:①夏季ρ(W-TAs)(W-TAs为水体总砷)、w(S-TAs)(S-TAs为沉积物总砷)略高,且ρ(W-TAs)处于GB 3838-2002《地表水环境质量标准》Ⅲ级限值(0.05 mg/L)和Ⅴ类限值(0.1 mg/L)之间,冬季物理指标pH、ρ(DO)、Eh(氧化还原电位)、电导率(TDS)、w(OM)均较高,沉积物pH(记为S-pH)、ρ(DO)与Eh存在明显的季节性差异(P < 0.05).②湖滨湿地沉积物中活性砷(弱酸提取态砷、可还原态砷、可氧化态砷)质量分数之和所占比例为17.70%~62.59%,80%采样点的活性砷的质量分数较低,对生态风险影响较小,S-pH、ρ(DO)、Eh对不同形态砷的质量分数影响显著(P < 0.05),同时,不同季节湖滨湿地对砷均有明显的拦截作用.③与逐步回归模型相比,BP神经网络预测模型是通过输入层到输出层的计算完成,增强了非线性、自适应性处理能力,不同砷形态质量分数的实测值与预测值的拟合度高达0.999 5,而逐步回归仅为0.374 9,神经网络更准确地预测了不同形态砷的质量分数及时空变化规律.研究显示,湖滨湿地环境因素的变化对沉积物砷赋存形态具有显著影响,因BP神经网络比数理统计线性回归模型更能准确地反映沉积物不同形态砷与环境因子间复杂的非线性关系,预测效果更精确. 相似文献
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叶片全氮含量是监测和诊断湿地植物生理状况及生长趋势的重要指标,利用高光谱技术监测湿地植物氮含量,对于理解湿地生态系统氮循环具有重要意义.为探究湿地植物叶片全氮含量遥感光谱的估算方法,以云南省大理西湖湿地公园优势植物芦苇(Phragmites australis)和茭草(Zizania caduciflora)全氮含量为研究对象,对叶片光谱数据进行预处理并建立二者的关系模型,包括单变量模型、多变量模型(偏最小二乘回归模型和BP神经网络模型),并利用决定系数(r2)和均方根误差(RMSE)对模型精度进行检验.结果表明:(1)不同形式的光谱变换增强了植物全氮含量与光谱变量的细节特征,二者的短波红外波段相关性强于可见光近红外波段.芦苇二阶微分(R")反射率与全氮含量在1682 nm处相关性最强,相关系数为0.70;茭草平方根二阶微分[(R1/2)"]反射率与全氮含量在1 190 nm处相关性最强,相关系数高达-0.80.(2)不同植物类型相比,利用茭草的变换光谱反射率建立的单变量和偏最小二乘回归模型建模精度都高于芦苇.(3)不同回归模型相比,BP神经... 相似文献
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为研究砷(As)在挺水植物中的富集和植物的逆境适应特征,以香蒲(Typha angustifolius L.)为例,通过水培模拟实验,研究As(浓度为0、0.5、2.0、5.0、10.0 mg/L)胁迫下不同物候期(生长期、花果期、枯黄期)香蒲叶组织和亚细胞水平As的分布特征及对活性氧代谢的生理影响。结果表明:香蒲叶组织As含量随As胁迫浓度的增加呈现逐渐升高的趋势;随着香蒲的生长(生长期、花果期、枯黄期),叶组织中As含量呈现先升高后下降的趋势,As含量在生长期最高,表明生长期的香蒲对As的富集积累能力最强。在As胁迫下,随着香蒲的生长,叶细胞壁和细胞液中As的分布比例之和为63.5%~84.5%,表明细胞壁和细胞液组分是香蒲储存As的主要部位。As对不同物候期香蒲叶中过氧化物酶(POD)活性的影响与As浓度呈正相关,对过氧化氢酶(CAT)活性产生低促高抑的作用,在不同物候期,POD与CAT存在互补关系,表明香蒲通过限制As细胞壁的固持和细胞液的区隔化来降低As的毒害;超氧化物歧化酶(SOD)和丙二醛(MDA)含量随香蒲生长和As浓度增加均显著增加,表明抗氧化酶相互协作是香蒲应对As胁迫的重要策略。 相似文献