基于神经网络的生化池能耗预测模型研究

我国城市污水处理的能耗处于较高水平,直接能耗中电耗占60%~90%。为了合理利用电能,以A/O工艺为基础,选取BP神经网络建立能耗预测模型,由入水信息对溶解氧进行预测,为污水处理过程中曝气量的及时调度、有效利用能量提供可靠的决策依据。     

Genotoxicity removal of reclaimed water during ozonation

Genotoxicity in wastewater and reclaimed water now is gaining increased attention because of genotoxins' potential damage to the ecosystem and human health. The effect of ozonation on genotoxicity in reclaimed water was investigated. It was found that ozonation decreased the genotoxicy dramatically in three tertiary treatment plants. In the further batch ozonation experiment in laboratory,secondary effluent sample used exhibited the genotoxicity of(41.1 ± 4.1) μg 4NQO/L. Ozonation with a dose of 10 mg O3/L completely removed the genotoxicity in secondary effluent. However,after ozonation, the dissolved organic carbonvalue of the sample didn't change much but the specific ultraviolet absorbance(SUVA) value dropped sharply. With the help of Fourier transform infrared spectroscopy, ozonation was found to change chemical aliphatic carbon and C–O of the dissolved arganic matter, which might be the reason of the significant decreases of SUVA and genotoxicity.     

基于MATLAB的BP神经网络模型在漠阳江水质评价中的应用研究

为提高水质评价的准确性,基于MATLAB及人工神经网络理论,采用误差反向传播的BP算法建立漠阳江水质评价模型,充分利用神经网络的非线性映射特性,取7项常规地表水水质评价指标对漠阳江水质进行评价,并将BP神经网络评价结果与单因子评价法及综合指数法的评价结果进行比较,网络运行结果表明一致效果良好.同时较传统的水质评价方法,该网络具有较高的识别精度,提高了水质评价等级的准确性,使评价的结果更具有科学性.     

基于模糊神经网络的机动车驾驶教练员职业适宜性研究

提出应用模糊神经网络系统,建构教练员职业适宜性的3个要素(即心理素质、驾驶技能和知识的表达阐述能力)的学习样本,分析"三要素"的8项特征参数指标——场依存性、速度估计能力、交通安全意识、简单反应、选择反应、跟踪能力、行车注意力、表达阐述能力等,使用K-均值法对实验样本进行初始分类,形成标准学习样本,使用该样本对所构建系统进行训练和调试。利用经调试训练后的系统,依据所测教练员的心理、心理参数对其职业适宜性进行评价。试验表明:建立的教练员职业适宜性仿真模型能取得很好的评价效果。     

基于神经网络方法的城市空气质量日报技术

运用神经网络方法,将城市空气质量状况与大气污染物对空气质量的损害程度相关联,采用了"基于大气污染损害率的API法"评价概念,模拟发布长春市空气质量日报,同时公布次要污染物,并与API法进行同时段比对实验与综合分析。     

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。     

ABR处理硫酸盐有机废水的BP神经网络建模

通过厌氧折流板反应器(ABR)处理硫酸盐有机废水的实验数据对BP神经网络进行训练,建立了ABR处理硫酸盐有机废水的BPNN模型,通过测试对比,找出了较优训练函数为traingda,较优训练次数为1 900.利用分割连接权值法(PCW)对影响出水SO42-和COD的主要因素进行分析,结果显示进水COD、SO42-、pH、COD/SO42-和HRT对出水SO42-和COD均产生一定影响,其中进水pH对出水SO42-和COD的影响最大,相对重要性(RI)指数分别为30.79％和23.44％;并通过样本试验数据分别建立了对SO42-和COD去除率的限制因子仿真模型,为预测硫酸盐有机废水的厌氧处理过程提供指导.     

基于BP神经网络方法的引滦入津工程黎河段水质预测研究

根据引滦入津工程黎河段前毛庄断面水质监测数据,采用BP神经网络与非线性时间序列相结合的方法,建立BP网络非线性时间序列水质模型.应用该模型对氯化物和氨氮水质指标进行预测.结果表明,模型预测精度较好.通过预测结果验证了模型的可靠性.与机理性模型相比,提出了该模型的应用条件及优缺点.     

基于信息融合的自然灾害等级评估方法研究

为对自然灾害灾情等级进行准确评估,在BP神经网络模型的基础上,结合DS证据理论建立基于信息融合的自然灾害灾情等级评估模型。该模型通过对输入的灾害评估指标数据进行分类,建立网络组,对网络组的输出,建立对于各类信任度的基本概率分配函数,最后利用DS证据理论融合,从而实现灾害的最终等级评估。在MATLAB环境下,以我国45个自然灾害的灾情历史资料数据为训练样本进行模型训练,并对2009年自然灾害灾情进行评估测试。结果表明,该模型能改善单一BP神经网络不稳定、误差大的缺点,得到较优的结果。     

重大危险源事故风险预警技术研究

重大危险源事故风险预警技术是事故控制技术中的一大研究重点。本文通过对比分析安全生产领域常用事故预警模型的优缺点,总结了事故预警模型的发展趋势,提出了基于模糊综合评判技术和动态模糊神经网络技术的重大危险源事故风险预警模型,详细陈述其构建过程,最后对液化石油气蒸气云爆炸事故应用该模型,得到了较好的预测效果,实现了风险程度的定量化预警。该预警模型具有快速的自学习能力和容错能力,能够同时处理多种风险因素、自动生成模糊规则并满足预警系统的实时性要求,可应用于重大危险源在线监控预警系统,为企业端和政府端监管者提供有效的重大危险源事故风险定量化预警信息,为遏制重大灾难事故的发生、减少死亡人、数受伤人数和直接经济损失提供先进的理论和技术支撑。