基于小波分析与BP神经网络的PM_(10)浓度预测模型

应用小波分析和BP神经网络相结合的方法,建立大气污染物浓度预测模型。首先,利用静态小波分解将原始的大气污染物浓度序列分解为不同频段的小波系数序列;其次,将重要的气象因子和各尺度上的小波系数序列作为BP神经网络的输入;最后,对输出的各序列预测值重构,得到最终的预测结果。使用该模型对重庆市主城区某国控监测站点的PM_(10)浓度预测,结果表明,与传统的BP神经网络模型相比,该预测模型的推广能力强、预测精密度高,具有良好的应用前景。     

油气站场生活污水渗井处理系统可行性分析

油气站场分散于偏远地区,驻站人员少,站场生活污水量一般低于1.5m3/d,目前尚无可靠的处理途径。文章分析了土地处理技术的影响因素及生活污水土地处理的可行性,并在此基础上概括介绍了渗井处理系统在此类站场的适用性。由分析得知:渗井土地处理系统具有投资低、无耗能、高效率、出水水质稳定及维护方便等特点,对油气站场生活污水处理是可行的。