基于EXCEL的BP网络法在水质评价中的应用

阐述了在Excel平台上建立的BP网络模型水质评价系统的方法和要点，以及网络模型结构的设计、训练数据的处理、网络的训练和评价结果的仿真情况。实例表明Excel建立的BP网络模型水质评价系统的评价结果客观，模型使用方便，有推广价值。     

CCED在环境评价中的应用

环境评价中常用到的等标污染负荷等指标的计算一般为求和与求商,可以用字表处理软件CCED来进行运算,结果和评价报告可直接排版、输出,非常方便。下面举例说明。同时键入Shift和F8键,CCED就提问表的列宽、行宽、列数,便自动生成一个表。CCED用C代表列,用L代表行,表1是模拟的一组浓度值数据,若求污染指数及其和,只需将每一列的数除以各自的标准值(悬浮物、化学需氧量、溶解氧、挥发酚的标准分别是     

环境会计体系在环境效益评价中的应用

文中介绍了环境会计体系评价方法和研究动向，为探讨和研究环境会计体系提供了参考。     

遗传神经网络在累积性环境风险评价中的应用

以太湖流域常州段为研究对象,构建了累积性水环境风险评价指标体系,利用主成分分析法选取输入变量,并应用MATLAB建立遗传神经网络综合评价模型。运用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,将遗传算法全局搜索能力和BP算法局部搜索能力相结合,提高了收敛速度和精度。应用模型对2004—2009年常州市累积性水环境风险进行了综合评价,结果表明：2004—2009年风险综合指数总体上处在中级与高级之间,累积性水环境风险较大;2008—2009年风险综合指数不断增大,趋于低级;农业和畜禽养殖业等面源风险源、污水处理和风险管理投资等控制机制以及人口和环境敏感目标等风险受体是造成太湖流域常州段累积性水环境风险较大的主要原因。     

环境水质评价方法的分析与探讨

对目前水环境质量评价中使用的各方法进行分析比较，提出评价方法应具备的基本要求，指出今后的研究方向。     

BP神经网络及其在城市环境工程地质研究中的应用

分析了神经网络理论在地学研究中的应用现状 ,研究了 BP神经网络在城市环境工程地质研究中的基本原理、方法与步骤 ,并以烟台市为例 ,探讨了 BP神经网络在城市工程地质环境质量评价中应用技术     

GIS技术在环境管理中的应用

地理信息系统（GIS）是为了解决各种复杂的规划与管理问题而设计的,用于支持对空间相关数据进行采集,管理,操作,分析,模拟和显示的计算机硬件,软件系统和处理过程,是一种管理工作和决策支持系统,它以强大对空间数据的处理和对现实世界的模拟能力,以及在空间要素的叠置过程中产生与这些要素相关的,综合的新信息的能力,在环境管理,环境评价与环境监测中具有广阔的应用前景。     

GSM网络在环境在线监测系统中的应用探讨

无线移动通信在环境监测领域扮演着越来越重要的角色。本文阐述了当前应用最广泛的GSM网络及其在环境在线监测系统中应用的两种方式:GPRS和SMS,并对各自的传输优势进行了探讨。最后对无线网络在环境在线监测系统中的应用做了进一步探讨及总结。     

水污染指数法在河流水质评价中的应用研究

为满足我国水质评价与管理的需要,针对单因子评价法和综合污染指数法在水质评价中存在的问题,提出了水污染指数法。采用该方法对湘江干流2009年的水质状况进行了试评价,并将评价结果与单因子评价法、综合污染指数法、模糊综合评判法以及主成分分析法的评价结果进行了对比。结果表明,水污染指数法在水质类别评价、水质定量评价、主要污染指标识别、劣Ⅴ类水体水质比较等方面均具有明显优势,同时,该方法计算过程简单、易掌握,具有较强的推广、应用价值。     

浅谈工程咨询中的环境评价

环境保护评价是工程咨询的重要内容，以现行的有关环保的法律，法规为依据，为投资项目的决策与实施提供科学标准，促进环保技术领域的开发和研究。     

基于B—P网络的大气环境质量评价

选取大气环境质量标准作为运算样本，以大气污染物各级标准值作为样本输入信息，建立了大气环境质量的Ｂ－Ｐ网络评价模型，该模型用于武汉市大气环境质量评价，并与用模糊数学评价结果比较，表明Ｂ－Ｐ人工神经网络用于大气环境质量评价具有通用性、合理性和实用性。     

发光光谱分析在环境监测中的应用

现代科学技术发展的一个显著特点是多学科综合发展，物理光进学与化学分析相结合所产生的现代物理化学分析新技术──发光光谱分析在环境监测领域得到了广泛的应用。本文针对这一新技术的原理和特点作了简要介绍，并对近年来在环境监测中的应用作了较详细的介绍和评述。     

属性识别理论模型在环境质量评价中的应用

把近来提出的属性识别理论模型引用到环境质量评价中,经实例分析,与模糊数学模型及综合指数法作了比较,表明属性识别理论模型评价环境质量是合理可行的。     

物元分析法用于水环境质量的评价比较

对物元分析理论在水环境质量评价中的应用进行了探讨，叙述了方法的原理、模型及计算过程。运用物元分析法、多目标决策的优序法和密切值法对实例进行了评价比较。结果表明，物元分析法结构合理，计算简便适用，分辨率高，排序结果与实际环境质量状况较符合，方法是可行的。     

B—P网络逐步聚类法在环境测点优选中的应用

将Ｂ－Ｐ网络原理与逐步聚类分析思想相结合,用于环境测点聚类优选。该方法用于水清河几个监测断面的优选结果是符合客观实际的。     

论开发项目环境影响经济损益分析的方法

介绍了环境影响经济损益分析通用的 9项指标及 5种货币化方法 ,并以某煤矿为例 ,作了示范分析。     

环境影响预测中基准值问题的探讨

鉴于目前环境影响预测中基准值取法存在的问题,提出了结合目前通用做法与灰色预测的灰靶方案,该方案使得环境影响预测结果在一定范围内变化,从而更为切合评价实际。     

灰色聚类法在大气环境污染区划中的应用

灰色聚类法,对于大气环境污续多因子区划评价简便易行,是一种具有实用意义的新方法,结果直观,切合实际,令人满意。     

基于BP神经网络的贵阳市空气质量指数预报模型

采用贵阳市2013年1月1日—2015年12月31日的空气质量指数(AQI)日均值,常规的地面和高空观测资料,基于不同季节,调整BP神经网络的隐藏层个数和隐藏层节点数,建立不同的BP神经网络预报模型,进行参数检验,最终选取预报效果最好的模型带入实况进行检验。结果表明,夏季的预报效果最好,采用的模型TS评分为81.6%,平均绝对误差为9.1,正确率为97.4%,用该模型检验预报效果,实况和预报的相关系数为0.71,平均误差为9;而冬季的预报效果明显低于其他季节,采用的模型TS评分为65.7%,平均绝对误差为19.5,正确率为72.9%,用该模型检验预报效果,实况和预报的相关系数为0.79,平均误差为19。而且BP神经网络模型的预报效果同隐藏层个数与隐藏层节点数没有显著关系。     

BP网络应用于大气颗粒物的源解析

应用BP网络对大气颗粒物进行源解析,将大气采集样本中的元素含量和大气颗粒物源成分谱构成训练样本集,用BP网络进行训练,由训练好的网络的权值可以计算出大气颗粒物的污染排放源的权重贡献率.将BP源解析法的计算结果与其它源解析法得到的结果比较,表明BP网络应用于大气颗粒物的源解析是可行的.