神经网络在低压脱扣装置选择上的应用

低压脱扣装置应用于环境复杂的场合, 选型不当易使得电力事故频发,不利于电力系统的可靠运行。通过分析影响低压脱扣选择的因素,利用Back Propagation神经网络进行建模,提出了一种低压脱扣装置自动选择预测方法,结果表明:该方法在准确性与可重复性.上与传统方法相比具有较大优势,在工程应用中有一定的参考作用。     

土地利用规划中建设用地预测方法比较

为探索提高建设用地预测精度和预测方法比较,该文运用多元线性回归模型、GM(1,1)模型和BP神经网络模型对晋城市建设用地进行预测,预测结果说明三种模型的平均相对误差和预测精度均存在一定差异。研究表明:建设用地预测中应结合数据本身的特点和数据收集的难易程度选择不同模型;多角度多方法进行预测比较,可得到预测精度较高的预测结果;对于建设用地预测方法比较,可以从模型本质特性、数据采用形式和数据获取难易程度等7个方面进行综合比较。该研究为科学选择建设用地预测方法、探索预测方法比较提供一种思路,为土地利用规划修编和土地资源可持续利用提供科学依据。     

污水处理中精确曝气控制的研究进展

针对污水处理环节的曝气能耗问题,概述了污水处理的精确曝气控制现状,并结合我国目前我国实际情况与国内外现有研究结果,介绍了精确控制的重要组成部分之一的控制器的原理,控制器主要包括模糊控制器、神经网络控制器、支持向量机等,总结了各控制器的优缺点及适用情况,旨在加强对精确曝气控制的认识、为现有污水处理中存在的复杂、多变、时滞等特性提供利用精确控制器解决问题的的思路。     

基于BP神经网络的受限空间火灾联合探测方法

针对航空受限空间火灾探测高误报的问题，在现有技术成果基础上对多种火灾探测方式进行研讨，并提出1种基于BP神经网络技术的飞机机身内部受限空间火灾联合探测报警方法。该方法结合现有烟雾感应、气体传感器探测等常用火灾探测技术，以红外热成像探测为辅助手段，采用神经网络实现数据融合，对模拟实验舱火灾烟雾进行联合探测，在单一火灾探测方式基础上提高了探测准确率。     

重金属Cr(Ⅵ)、Pb及Cu胁迫对双齿围沙蚕体腔细胞的DNA损伤

为探讨重金属Cr(Ⅵ)、Pb以及Cu对沙蚕体腔细胞DNA的毒性效应,以双齿围沙蚕为受试动物,重金属按不同剂量水平,Cr(Ⅵ):10、100和200 mg· L-1,Pb:5、50和100 mg·L-1,Cu:1、10和20 mg· L-1,分别胁迫沙蚕24 h,以不加任何重金属离子的海水为对照,采用单细胞凝胶电泳技术,检测其体腔细胞DNA损伤程度.结果表明,与空白对照组相比,3种重金属离子的各浓度组都能引起沙蚕体腔细胞DNA损伤,且3种重金属胁迫浓度与细胞DNA损伤程度之间存在显著的剂量-效应关系.双齿围沙蚕可以作为单细胞凝胶电泳的实验材料用于重金属所致环境污染的生物监测指示生物.     

驾驶员注意涣散检测技术研究

通过对注意涣散时驾驶员头部运动及面部表情变化特征的分析,系统实时监测驾驶员眼睛、嘴巴位置和运动状态信息,构建驾驶员注意涣散特征表征参量,实现对驾驶员注意涣散状态信息的检测与提取。驾驶员注意涣散表征量具有复杂的非线性特征,利用BP神经网络非线性识别的优势对驾驶员注意特征进行模式分类,实现驾驶员不同注意涣散状态下的特征捕捉。同时采用Dempster-Shafer证据推理技术,对驾驶注意涣散多源表征信息进行决策融合,实现对驾驶员注意涣散状态的判断。结果表明,BP神经网络与D-S规则多源信息决策融合技术的运用提高了驾驶员注意涣散特征检测的准确性和可靠性。     

BP神经网络在台风路径预报中的应用

利用前馈型BP神经网络模型,对发生于中国沿海的热带气旋的移动路径进行了预报应用研究.根据中国<台风年鉴>发布的每个台风过程记录,对预报试验的台风个例分别选取了经度、纬度、中心气压和最大风速等81个因子,由多元回归选取了其中相关性好的因子,进行网络的学习训练,在获取前24h间隔6h的4次台风信息的基础上,用来预报了台风未来24h,48h和72h的短期路径变化.将该方法预报结果与CLIPER模式预报结果进行了比较,结果表明,BP神经网络模式的预报精度比CLIPER模式的高.     

不同优化模型在餐厨垃圾厌氧消化中的应用与比较

采用正交试验设计,响应面设计以及基于BP神经网络的遗传算法模型,对餐厨垃圾厌氧消化产沼气的操作参数进行优化,并比较分析这3种模型的优化效果。结果表明,采用正交试验设计模型,当接种比、含固率、初始pH分别为3、8%和9时,沼气产量最大,实际产量为1 015 mL/gTS,并且这3个因素对产气量的影响顺序为接种比>初始pH>含固率;采用响应面设计模型,当接种比、含固率、初始pH分别为2.42、8.62%和8.49时,最大沼气产量为1 049.85 mL/gTS,实际产量为1 029.5 mL/gTS,接种比对产气量的影响极其显著;采用基于BP神经网络的遗传算法模型,当接种比、含固率、初始p H分别为2.66、8.06%和8.87时最大产气量的预测值和实测值分别为1 085.8 mL/gTS和1 067.25 mL/gTS,实测值分别比正交设计模型和响应面设计模型的实测值提高5.15%和3.67%,表明在餐厨垃圾厌氧消化产沼气参数优化实验中,采用基于BP神经网络的遗传算法具有更高的准确度。     

基于神经网络的碳排放预测及影响因素分析

基于新疆1995—2014年农业生产碳排放源,建立碳排放关系数据库。应用广义神经网络(generalized regression neural network,GRNN)构建了排放量预测模型,结合平均影响值(mean impact value,MIV)方法对碳排放影响因素进行量化。结果表明:1)GRNN模型预测碳排放的平均绝对百分误差和拟合优度分别为2.7860%和0.8720;2)新疆人口、人均GDP、农业贡献值、农机总动力和农户固定资产投资等因素对农业生产碳排放的影响程度分别为0.6210、0.2377、0.3698、0.8500和0.1000。该成果可为新疆碳排放总量分析和影响因素量化方面提供参考。     

城镇污水处理服务费定价研究

合理的污水处理定价是污水处理服务费科学拨付的重要保证。由于信息的不对称性,目前污水处理服务费经常不够真实合理。故以广东省35座采用A~2/O及其变形工艺的城镇污水处理厂为对象,分别运用成本费用函数模型和神经网络模型进行成本拟合,建立城镇污水处理服务费定价模型,以期为广东省城镇污水处理服务费定价提供指导。结果显示,神经网络模型拟合精度整体高于成本费用函数模型,两种模型均可用来确定污水处理服务费价格。