事故出流时河流综合水质的计算机预测方法研究

河流上游的污水排放口或倒虹管等污水构筑因有可能发生事故出流而对下游的取水口存在着潜在的威胁，常规的单参数模型不能就事故出流对下游的影响作出公正评价。本文以QUAL－Ⅱ模型为骨架，以生动形象的动画形式演示出在整个排污过程中多个水质参数沿河道分布的变化全过程，并且，在模型中融入隶属度BP神经网络综合评价水质的模块，用它来对发生事故出流时下游取水口水域的水质变化进行综合评价，最后通过一个例子说明了该方法的优越性和合理性。     

应用BP神经网络实现环境监测的优化布点

环境监测的合理布设关系到只有用量测点的监测数据就能客观、准确地反映区域环境的质量,采用传统的优化统计模型对监测数据进行处理一限较繁。基于人工神经网络应用于模式分类与人有适应能力强、客观性好的特点,提出将人工神经网络ＢＰ与逐步聚类分析物思想相结合,实现对环境测点的逐步聚类优选,用该方法对贵阳市１９９２－１９９３年期间的１６个大气环境测占煌监测数据进行优选,得到的６个优点选点符合实际结果。     

县级生态农业建设的人工神经网络模型

引入人工神经网络的评价识别方法，建立了ＢＰ模型，以前人建立的县级生态农业建设评价指标体系评价标准，和某县生态农业综合评价指标数据为实例，比较ＢＰ模型的有效性，得到的评价分类结果和指标优先发展顺序决策与实际情况相吻合。     

B-P神经网络在环境空气质量预报中的应用

通过对神经网络应用实例的论证,探讨B-P神经网络应用于环境空气质量预报的可行性及其先进性.B-P神经网络对污染物浓度变化趋势的预测较线性回归统计模式更为敏感,其预测值的绝对误差也比线性回归统计模式小.显示出其逼近精度高、训练学习速度快、对基础数据时间长度要求不高的优越特性.     

人工神经网络模型和公路复垦土地适宜性评价

提出了人工神经网络用于公路临时用地复垦土地适宜性评价，利用该模型对京大高速公路山西段复垦山西段复垦土地进行了适宜性评价，探讨了人工神经网络在土地复垦适宜性评价时的特点和注意问题。     

基于遗传算法的人工神经网络大气环境评价

人工神经网络模拟大脑的认知功能,通过改变连接点的权值和阈值来训练神经网络完成特定的功能。运用基于遗传算法的BP网络模型,以国家大气质量标准作为网络的输入样本对网络进行训练,对某地区大气质量进行评价,结果与综合指数法比较吻合。     

多氯酚QSAR数值模型比较研究

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。     

铜材厂TSP污染的来源与控制

本分析了以火法精炼钢的生产过程中TSP的主要来源，并结合珠江三角洲某铜材厂的工艺流程，探讨了控制BP污染的措施。     

数据挖掘在环境信息管理中的应用

本文在介绍数据挖掘的基本概念和体系结构的基础上，分析了其技术在环境信息管理中应用的可行性，并结合环境信息管理的特点，探讨了数据挖掘技术在环境信息管理中的应用前景。     

用神经网络辨识化学强化一级处理系统

运用实验室得到的数据为样本 ,选取了CODCr和絮凝剂投加量为指标 ,采用三层结构的神经网络 ,利用Matlab的神经网络工具箱中的批处理梯度下降法对CEPT系统经行辨识。辨识结果表明 :模型的预测值与实测值的平均误差在 3 .7%左右 ,具有较高的精度。同时 ,该模型还具有适应性强 ,使用方便 ,高效的特点 ,为CEPT系统的在线实时控制提供了一条有效的途径。