基于BPNN的一江两河流域水体中重金属浓度预测

本文将反向传播神经网络(BPNN)应用于青藏高原一江两河流域(雅鲁藏布江山南段、拉萨河、年楚河)水体中重金属浓度预测，探讨了输入变量、预测因子、隐藏层节点数和模型结构的影响.模型以溶解氧(DO)、pH、电导率(EC)、总磷(TP)、铁(Fe)作为网络的输入层，重金属砷(As)、锑(Sb)、钼(Mo)、锰(Mn)的含量作为网络的输出层，使用Levenberg-Marquardt (LM)算法进行训练.其中，BPNN隐藏层的传递函数为tansig，隐藏层节点数为9，输出层的传递函数为purelin，输出层节点数为4.结果表明：(1)以单个元素作为预测因子时，As、Sb、Mo、Mn预测值和实测值的决定系数(R²)分别为0.98、 0.933、 0.894、 0.928；均方根误差(RMSE)分别为：9.7168×10^-4、 1.2508×10^-4、 3.3159×10^-4、1.9188×10^-3.(2)以4个元素作为预测因子时，预测值和实测值的决定系数(R²)为...     

基于HHO-CNN-LSTM的CMAQ修正模型及其在上海市空气质量预报中的应用

建立空气质量预报模型，预测污染物浓度对人类健康和社会经济发展具有重要意义。然而，传统的空气质量模型CMAQ对污染物浓度的预报精度并不理想。对此，本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的空气质量预报修正模型，并使用哈里斯鹰算法(HHO)对模型的超参数进行优化；用CMAQ模型对上海市2022年12月六种大气污染物(SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、O₃、CO)浓度的预报数据以及监测站的气象数据和污染物浓度实测数据作为HHO-CNN-LSTM模型的输入，对CMAQ模型预报结果进行修正。使用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和一致性指数(IOA)作为评价指标。结果显示，修正模型显著提高了六项污染物浓度的预测精度，RMSE减少了73.11%～91.31%,MAE减少了67.19%～89.25%,IOA提升了35.34%～108.29%。同时针对HHO算法陷入局部最优而导致修正模型对CO浓度预测效果不佳的问题，使用高斯随机游走策略对HHO算...     

人工智能与专家的故事

人工智能几起几落,一般认为这一轮热潮从2012年开始。这一年,Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的Alex Net采用深度学习算法,在Image Net图像识别竞赛中获得冠军,图像错误识别率下降10多个百分比,同期的其他神经网络每次的成绩提升很少达到5%,立即引起业界对深度学习的极大关注。之后的两年时间,深度学习网络进一步把整体错误率下降至5%以内,达到了人眼的水平。随后,Google、Micro Soft、Facebook先后开源了自己的深度学习框架Tensorflow、CNTK和Caffe。一时间,国内外涌现了大量的人工智能创业公司。除了深度学习技术,GPU芯片、分布式计算、计算位数压缩等新的优化技术也加快了神经网络的训练和使用效率,人工智能应用从高性能数据中心向嵌入式设备发展。     

走滑断层作用下X80管道设计应变规律和神经网络预测

走滑断层是埋地管道常见的地质灾害威胁，断层作用下管道会发生较大的拉压应变而失效。为得到X80管道的设计应变，基于有限元方法建立了走滑断层作用下管道的应变响应数值计算模型，模型使用壳单元模拟管道，非线性弹簧单元模拟土壤约束，采用西二线实际工程的管道应变影响参数范围，计算了管道的设计应变；为预测管道的设计应变值，基于以上参数化分析得到的4 817组设计应变结果，采用人工神经网络建立了管道设计应变预测模型。结果表明:该神经网络模型预测结果的最大相对误差小于10%，预测准确性良好，且该方法具有较高的计算效率，可以为断层作用下埋地管道的应变设计与评估提供参考。     

基于GF-1号遥感影像的武汉市及周边湖泊综合营养状态指数反演

湖泊水体富营养化的监测评价是湖泊水资源管理和水环境保护的基础性工作。基于GF-1号WFV遥感影像和综合营养状态指数法,通过82个站点实测数据建立多元线性回归和RBF神经网络模型,对武汉市及其周边地区主要湖泊综合营养状态指数进行了反演。反演的结果显示,武汉市及周边大部分湖泊水域处于轻度富营养和中营养状态,局部湖区为中度富营养状态。验证结果表明:GF-1号WFV多光谱数据用于监测大面积湖群水质变化是可行的;两种模型都可以建立实测数据与遥感信息的函数关系,根据函数可以反演湖泊水质综合营养状态指数,进而实现大面积湖泊水质动态监测;而RBF神经网络模型预测的R2为0.742 3,均方根误差为3.72,其反演精度更高,更适合于监测内陆湖泊水质变化。     

PSO-RBF耦合神经网络在水质评价中的应用

径向基函数神经网络(RBF)中,连接输出单元的权重是影响径向基函数神经网络学习精度的主要参数,采用粒子群算法(PSO)对模型参数(权值)进行优化,建立了PSO-RBF耦合神经网络模型,避免权重的人为设定,具有客观性。并在Matlab环境下编程计算,构建了用于地下水环境质量评价和海水富营养化评价的径向基函数网络评价模型。将模型应用于黑龙洞泉域5个地下水监测点和某海水富营养化评价。评价结果和其他方法的评价结果一致,与实际情况符合,评级结果是合理的。评价结果表明,RBF网络简便有效,收敛速度快,有较强的分辨能力,优化确定模型参数后,便可对评价样本进行评价,具有较好的实用性和通用性。     

城区变电站周边商民用建筑物的安全分析和评估

随着中国社会经济的发展,不断出现变电站位于城区和市区的情况。为了更好的评估城区变电站周边商民用建筑物的安全性,文章分析了城区变电站对周边商民用建筑物和设备设施的影响,研究了城区变电站故障电流对周边商民用接地系统的耦合干扰。建立了城区变电站故障电流耦合干扰分析模型,基于接地导体GPR(地电位升)这个重要指标,提出了耦合干扰系数概念。定量分析探讨了影响耦合干扰系数的主要参数、因素及其变化规律,给出了城区变电站和商民用建筑物接地系统安全评估和分析的建议流程。最后基于BP神经网络建立了耦合干扰系数计算模型,从而设计者可以基于现场实际情况快速得到商民用建筑物受到的耦合干扰具体数值。研究成果为城区变电站周边商民用建筑物的安全防护和评估提供了理论依据和工程指导。     

基于视频的雾天能见度实时监测方法研究

目前我国高速公路能见度监测主要依靠能见度观测仪,该方法覆盖区域有限且成本较高,而我国高速公路图像采集设备应用广泛,因此提出了一种基于监控视频图像测量雾天能见度的方法。该方法将图像进行分窗格处理,通过相关性分析筛选出最优兴趣窗格的亮度均方差特征矩阵,建立BP神经网络修正线性残差组合模型。结果表明:残差修正模型监测效果优于单一线性回归模型,残差修正模型的决定系数R2为0.977;在光线充足的情况下,残差修正模型的相对误差在10%以下,模型精度相对稳定;最后应用此方法监测高速公路雾天能见度,模型的正确率在80.48%以上。验证了用该方法测量雾天能见度具有可行性和有效性。     

上海市夏季高架道路边颗粒物垂直分布研究

为研究夏季高架路边颗粒物浓度的垂直分布规律,以上海市南北高架交叉处路边垂直区域为研究对象,通过Fluke 985粒子计数器采集颗粒物数量浓度数据。分析了6种直径范围颗粒物(0.3~0.49μm、0.5~0.99μm、1~1.99μm、2~4.99μm、5~9.99μm、≥10μm)在高架路垂直区域的分布规律,并结合微观尺度下的交通、气象、高度等数据建立了逐步回归和SVM神经网络预测模型。结果表明:在高架路边的垂直方向上,随高度增加,6种颗粒物浓度整体呈现下降的趋势;0.3~0.49μm、0.5~0.99μm、1~1.99μm三种颗粒物浓度受高架桥带来的"盖子效应"影响,在距离地面约21 m高的7楼达到最大值;总体上早高峰颗粒物浓度大于晚高峰,工作日颗粒物浓度高于非工作日;SVM神经网络模型比线性逐步回归模型能更好地预测高架路边颗粒物的垂直分布规律,可作为上海市夏季非降水天气高架桥面附近颗粒物浓度预测的方法。     

基于IRBFNN和PCA的电网预想故障安全运行评估方法研究

为了更快速直观地监视、分析和评估故障后电网的安全运行状态,提出了基于径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络和主成分分析法(principal component analysis,PCA)的评估模型。利用带衰减因子的吸引力传播(affinity propagation,AP)聚类算法选择RBF神经网络中心和隐含层节点数,同时提出了扩展的电网运行状态安全评估指标,利用越限指标权重和指数阶数避免了安全评估的遮蔽现象,利用主成分分析选取RBF神经网络的输入矢量特征,最后通过IEEE-30节点仿真算例验证了所提模型的有效性。