基于PSO算法的BP神经网络对水体叶绿素a的预测

BP神经网络(Back Propagation Network)在水体富营养化评价及预测中已广泛应用,但传统BP算法的收敛速度慢并易陷入局部最优.提出了一种基于微粒群(PSO)算法的BP神经网络模型,利用PSO对神经网络的权值进行修正,优化神经网络结构及算法全局收敛性.选择最能代表明湖水质状况的5号采样点作为研究对象,把2009年4月—2010年3月的月样本插值为周样本,对明湖ρ(Chla)的短期变化趋势进行了预测,并用6号采样点数据来验证网络的泛化能力.比较分析基于PSO算法的新模型与传统BP算法模型的预测精度表明,新模型有效克服了传统算法的缺点,提高了网络的预测能力和学习能力.     

二沉池动态仿真模型研究

建立了二沉池的一维动态模型,同时定义偏差函数作为模型参数校核的目标函数,并对某污水厂二沉池进行动态仿真的模拟.通过对模拟数据和实际运行数据的对比,验证了二沉池模拟的合理性以及参数校核方法的有效性.     

上海世博会能源中心噪声控制执行标准的探讨

为了解决世博会能源中心噪声污染问题,根据国家现有相关标准,结合其临时设施的特点,对世博会能源中心噪声源及其可执行的标准进行分析讨论,提出具有可操作性和经济合理性的噪声治理方案-采用单-60 dB(A)排放限值标准,以噪声敏感目标边界外1m作为噪声源控制边界;这样既不影响能源中心设备正常运转,也实现了对噪声的有效控制.     

人工湿地技术在景观水处理中的应用案例研究

介绍了人工湿地技术在景观水体处理中的工程应用具体实例.采用挺水植物、沉水植物和浮水植物组合配置的表面流人工湿地来净化直接排入景观水体的道路雨水;采用潜流人工湿地来处理易导致藻类暴发的支流河道循环水和补充水.连续4年的选择性跟踪监测证明,人工湿地技术在景观水体处理中具有良好的实际效果和应用推广价值.     

几种芯片废水处理技术的探讨

随着国内芯片制造业的飞速发展，芯片生产过程中产生的废水也是各企业所必须面临的一个问题。文章结合工程实例，简要介绍了芯片废水中污染物分类及来源，着重探讨了含氨废水、含氟废水、研磨废水和酸碱废水的处理工艺，以期为芯片废水处理的同仁提供参考。