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基于RF-LSTM的鸡舍恶臭气体预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以鸡舍氨气为研究对象,对鸡舍氨气预测模型进行了研究.首先,利用随机森林算法(RF)对影响鸡舍氨气浓度的环境变量进行重要性排序,选取温度、湿度、光照、气象温度、降雨量作为模型的输入变量;在此基础上,构建了基于长短时记忆神经网络(LSTM)的鸡舍氨气浓度预测模型,并将提出的预测模型应用于江苏省宜兴市某养鸡场的氨气浓度预测中,并与LSTM模型、RF-Elman模型和RF-BP模型进行了对比实验,结果表明,基于RF-LSTM模型的预测效果最好,其平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为0.9183、4.9637%和1.4262;同时,为了验证该模型的性能,本文还实现了不同时间尺度的鸡舍氨气浓度预测,提前2h、3h、4h、5h氨气预测的平均绝对误差(MAE)分别为1.6218、2.1991、2.8553和3.0677.本文提出的预测模型提高了鸡舍氨气浓度的预测精度,可为减少鸡舍恶臭气体排放提供科学依据. 相似文献
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本文从造纸行业特征、资源消耗、污染物排放等方面入手,结合区域资源环境承载力,分析行业发展可能带来的环境污染问题.分析造纸行业发展与其所需主要资源间的空间布局关系,明确选定行业发展的资源、环境和生态制约条件.结合造纸行业特点,从环境约束、生态约束和资源约束入手,构建其环境管理类型区划分的指标体系;采用层次分析法、灰色定权聚类分析等方法对分区数据进行必要处理,采用二维判断矩阵法等方法进行环境管理类型区划分,对实施针对造纸行业分区域、分类别、差别化的环境管理提供了决策依据和方法基础. 相似文献
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本文课题组通过选择有代表性的某省,走访地方环保部门,深入每家造纸企业,对企业的产品、原料、规模、废水处理工艺及污染防治设施及经济效益等方面数据的收集整理与分析,了解《造纸工业水污染物排放标准》(GB3544-2008)新标准实施后我国小造纸企业的生存现状和显现的问题,提出了为实现我国小造纸企业持续健康发展的对策和建议。 相似文献
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基于ARIMA和BP神经网络的猪舍氨气浓度预测 总被引:2,自引:0,他引:2
为了从源头减少生猪养殖过程中的氨气排放,降低猪舍氨气浓度,提出了基于ARIMA-BP神经网络的猪舍氨气浓度组合预测方法,分别从最优权重和残差优化角度对基于ARIMA-BP神经网络的组合预测方法进行了对比研究.将该预测方法应用于江苏省宜兴市某养猪场的氨气浓度预测中,预测结果表明:基于ARIMA-BP神经网络残差优化组合预测方法的预测精度最高,与BP神经网络、ARIMA预测方法和基于ARIMA-BP神经网络最优权重组合预测方法对比分析,评价指标MAE、MAPE和RMSE分别为0.0319、0.1580%和0.0365.本文提出的氨气预测方法可以为猪舍环境精准化调控管理提供科学依据以减小猪舍氨气排放对生态环境的污染. 相似文献
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基于资源环境承载力全国造纸工业类型区分区环境准入方案研究 总被引:1,自引:0,他引:1
我国造纸工业在资源、环境、生态时空上存在较大的区域差异,本文遵循防治污染,资源循环利用,保护生态环境原则,围绕资源环境承载力,资源禀赋、生态环境和环境容量的差异,结合我国现阶段各类型区造纸企业的分布情况及造纸工业的特点,从环境、资源和生态约束入手,提出了各类型区环境准入的技术要求及执行建议,为我国造纸行业进一步分区域、分类别及差别化管理提供决策依据及支持。 相似文献
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排污许可制是我国正在逐步建立的一种新型环境管理制度体系,是固定污染源环境管理的核心制度。作为国家重点行业之一、同时集中度较低的造纸企业,在这一轮排污许可证发放的过程中,受到了严峻的挑战。不能达标排放的散乱污企业无法获得排污许可证,被要求关停。排污许可制作为企业守法、部门执法、社会监督的依据,为提高环境管理效能和改善环境质量奠定坚实基础。 相似文献
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