改进的BP算法在黄河下游枯季径流预测中的应用

本在黄河下游地区应用多层前向人工神经网络理论,通过改进BP算法,建立下游枯季径流预测的BP神经网络模型,使用花园口-利津水站26年的完整序列测流资料训练和检验网络并用于预测,结果表明,通过本次研究建立的BP网络模型是合理的,可靠的,它较好地反映了黄河下游的枯季径流规律,可为今后黄河流域水资源的统一调度,管理,尤其是预防黄河下游再次出现断流提供科学依据。     

北京市不同尺度大气颗粒物元素组成的特征分析

在2000年2个典型季节分别采集不同尺度的颗粒物样品,分析其中22种无机元素的含量.利用这些数据较详细地研究了北京市颗粒物的元素组成特征.数据分析结果表明,北京市大气颗粒物中的元素主要分为地壳元素、污染元素和双重元素三大类.利用不同污染元素在各种尺度颗粒物中的富集因子,确定了北京市大气颗粒物具有复合型污染的特征.