基于神经网络模型的千岛湖清洁水体叶绿素a遥感反演研究

叶绿素a浓度值是水体水质评价的重要指标,研究基于高分一号(GF-1)卫星遥感影像,利用神经网络模型,选用6节点的隐含层设置,构建了千岛湖清洁水体叶绿素a浓度反演模型,对其叶绿素a浓度值时空特征进行分析,并与其他常规反演方法精确度进行比较.研究结果表明,利用神经网络模型对千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值进行反演是可行的,且与其他常规方法相比,该模型对于叶绿素a含量低的内陆清洁水体反演有着更高的相关性(R2 = 0.921 8);在空间分布上,千岛湖区域水体叶绿素a浓度整体较低,高叶绿素a浓度区域主要集中易受人类活动干扰的西南及东北区域;年际变化分析表明,千岛湖区域水体叶绿素a浓度稳定,且波动较小,平均叶绿素a浓度值皆维持在1.70～1.75 pg/L之间,清洁水体特征显著.     

不同类型压力对飞行员安全绩效的影响规律研究

为探究各类型压力对飞行员安全绩效的影响规律，为飞行员日常工作管理提供依据，选取某航空公司200名飞行员进行压力测试，并调取其近6 a的飞机品质(QAR)数据，通过相关性分析和线性回归分析将飞行员压力数据与其QAR数据进行对比分析，探究飞行员压力对飞行安全绩效的影响规律。研究结果表明:工作负荷压力、家庭压力、人际关系压力和组织管理压力会显著负向影响飞行员安全绩效；角色压力和专业发展压力会显著正向影响飞行员安全绩效。     

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。     

气候变量和设计参数对生物滞留系统去除硝酸盐氮的影响

为探究生物滞留系统对NO₃^--N去除不稳定的主要影响因素,利用国际最佳管理措施数据库(BMPDP)和相关论文中的研究数据,统计分析了气候变量和设计参数对生物滞留系统去除NO₃^--N的影响,结合偏最小二乘回归(PLS)定量分析了不同影响因素的相对重要性,并提出了不同气候类型下的优化设计建议.结果表明,不同气候类型下生物滞留系统对NO₃^--N的去除能力分别为亚热带湿润气候(Cfa)>温带大陆气候(Dfa/Dfb)>温带地中海气候(Csb)>寒冷半干旱气候(BSk),对数去除率(LRV)中位数分别为-0.058、-0.212、-0.241和-0.327.设置内部存水区(IWS)、提高植物多样性、设置合理的服务面积比、添加介质土改良剂等措施均可在一定程度上增强生物滞留系统对NO₃^--N的去除能力.最小二乘回归(PLS)分析表明,气候变量较设计参数更能影响生物滞留系统对NO₃     

基于支持向量回归机的南黄海浒苔分布面积预测模型

绿潮作为一种新型的海洋灾害,已经引起了各个国家的重视.依据2012年南黄海海域浒苔遥感监测分布面积数据,选取了温度、天气状况、风向、风力、浪高5种影响浒苔扩散的气候因子,建立了基于SVR的浒苔分布面积预测模型,并与经典的最近邻点插值模型、线性插值模型、3次样条函数插值模型和分段3次Hermite插值模型进行了回归效果的对比.分析结果表明,基于SVR的浒苔分布面积预测模型能够为浒苔遥感数据的插补提供一种方法,且回归效果优于传统的回归方法,为浒苔的防治提供辅助决策信息.     

利用3S技术动态监测天山草地农业产量及其成因分析

在新疆阜康县大量“天地”资料观测基础上，利用3S(RS、GIS和GPS)技术和生态系统分析方法，对新疆天山草地农业资源进行了系统的动态监测和大面积估产研究。结果表明，该县草地和森林面积1998年比1988年分别下降了17．5％和51．o％，而农业用地面积和沙漠危害面积却分别增加了57．8％和21．2％，实现了利用3s技术系统准确监测新疆阜康县草地农业资源动态变化，其大面积草地遥感估产精度达到75．8％以上。最后，建立了新型PPR估产模型，其估产精度达到81．76％以上，并给出了理论生态成因解释与定量分析结果等。     

一元线性回归方差分析在分析质量控制中的应用

在检测相同标准浓度系数ｘｉ（ｉ＝２，２，．．．，ｍ）ｎ（ｎ〉２）时不同实验条件的重复试验结果时，应用一元线性回归方差分析，能不受重复试验次数ｎ的限制，同时统计检验ｎ次试验结果，根据检验结果是否存在显著差异，可判断ｎ次重复试验间是否等精度，本文介绍一元线性回归的方差分析在实验室分析质量控制中的应用方法，步骤，并以１９８９年温岭市环境监测站６位分析人员砷标准样品考核的数据为例，进行应用实例分析。     

酿酒,制药,化肥行业工业废水中COD与BOD5的相关分析

作为经常需要监测的有机污染综合指标COD、BOD5，它们之间存在着什么样的相关特性？能否以COD的值来确定BOD5的稀释倍数，从而提高测定结果的准确程度并节省一定的人力物力？作者对本地区酿酒、制药、化肥三种行业的工业废水监测数据作了回归分析。结果表明二者之间有着显著的相关性，可以用COD的实测值估算BOD5的值。     

人工神经网络在预测深基坑周边地表沉降变形中的应用研究

深基坑开挖引起的周边地表变形预测是一个复杂非线性问题,引起地表沉降的影响因素很多,各因素之间呈高度的非线性关系。传统的基坑用边地表沉降变形预测方法存在着一定的局限性,其预测精度有待提高,而人工神经网络是一种多元非线性动力学系统,可以灵活方便地对多成因的复杂未知系统进行高度建模,实现全面考虑各种主要影响因素的深基坑周边地表沉降变形预测。本文介绍了误差反向传播(BP)网络模型的结构、学习过程及其算法的改进,径向基函数(RBF)网络模型的结构及其学习过程;分析了影响深基坑开挖周边土体沉降变形的主要影响因素;以25个基坑工程的地表沉降实测资料为训练样本,建立了11个输入影响因素的BP神经网络模型和RBF神经网络模型,通过对样本的学习训练过程及对5个检验样本的预测精度,说明了人工神经网络用于预测基坑周边地表沉降的可行性和准确性。     

基于BP神经元网络的建筑火灾烟气危害评价分级研究

随着人工神经网络技术的发展,其并行数据处理技术和自适应、自组织的学习能力,使得它在处理一些复杂的数据时占有很大优势.本文将BP神经网络应用于火灾烟气危险性评价分级,以等级的形式确定烟气的危险程度,并结合实验数据及相关统计对BP神经网络进行改进,给出了实例计算,验证了其可行性.