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为提高水环境中NH4+-N的预测精度,提出了一种互补完全集合经验模式分解(CCEEMDAN)和双向门控循环单元(BiGRU)神经网络的混合预测模型(CCB).首先,通过CCEEMDAN将NH4+-N数据分解成一系列较为简单的模态成份;然后利用BiGRU神经网络对各成份进行预测,将所有分解成份的预测结果相加即可获得最终预测结果.以2017年6月~2020年2月鄱阳湖的NH4+-N数据进行模型性能验证.结果表明,利用CCB模型在1d后的NH4+-N预测中平均绝对百分比误差为3.38%,在7d后的NH4+-N预测中平均绝对百分比误差为6.82%,在15d后的NH4+-N预测中平均绝对百分比误差为9.41%,优于本文中参与比较的其他模型.CCB模型在NH4+-N预测方面具有良好的预测性能. 相似文献
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采用垃圾填埋堆体模拟装置,对杭州市城市生活垃圾在1998年2月至1998年10月期间稳定化过程中的垃圾渗滤液水质指标变化、堆体内部温度变化、垃圾减量化、沉降高度和产气量进行了研究,装入模拟装置的221kg生活垃圾经8个月的降解后,垃圾减量化显著,总量降至127kg,其中有机组分由94.8kg(42.9%)降至20.93kg(16.5%),无机组分由72.71kg(32.9%)降至53.65kg(4 相似文献
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铬是环境监测的重要项目之一,已确证,铬(Ⅵ)对人休、鱼类等都是有害的,并有一定程度的致癌作用.一般在电镀、冶炼、制革、颜料等工业生产过程中有含铬废水排放于河道,致使环境水体、河床底质甚至土壤等会受到污染.因此,研究一个灵敏、准确、简 相似文献
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禾草灵在大田系统中迁移,降解动态规律研究 总被引:3,自引:1,他引:3
采用大田残留动态试验实测数据,借助药物动力学分室模型,研究了禾草灵在我国部分地区小麦、甜菜大田系统的的迁移、降解规律。该方法不仅得到了禾草灵的降解参数,而且得到了作物对土壤中残留禾草灵的吸收速率常数。本文还用GC/MS技术,分析鉴定了禾草灵的九种降解产物,推测了禾草灵的部分降解途径。 相似文献