环境监测优化布点的人工神经网络模型

采用B－P算法的人工神经网络,对选定的标准样本进行训练,用训练结束后网络的稳定权值和阈值,并结合标准样本的网络输出,即可对环境监测样点进行优选。应用于大气环境监测优化布点的实例结果表明,人工神经网络用于环境监测优化布点是可行的     

基于B-P网络的环境监测优化布点方法

优化布设监测点位是环境监测的关键问题之一。在纷繁的优化方法中，人工神经网络方法由于其力图模拟人脑的一些基本特性，如自适应性、自组织性和容错性能，已有较好的应用。然而，传统的人工神经网络方法需要对原始数据进行到区间[0，1]标准化，我们曾经在特征分析法优化布点中，对原始数据进行“二进制”赋值。应用于大气优化布点的结果表明，引入“二进制”于BP网络进行环境监测优化布点是合理的。     

大气监测优化布点的遗传BP法

本文着重介绍一种新的优化布点的方法－遗传ＢＰ算法和构造该算法的步骤。应用实例表明：遗传ＢＰ算法用于环境监测优化布点是十分理想的。     

淮北市环境空气质量监测优化布点研究

1优化方法的选择 目前,国内外开展环境空气质量监测优化布点研究方要有三种:历史数据估算法、网格实测法和计算机模拟法.在比较了三种优化布点方法的利弊后认为,采用计算机模拟法进行淮北市环境空气质量监测优化布点研究,一方面可克服历史数据估算法和网格实测法的不足;另一方面利用近几年来我站的现有监测数据、资料,大大缩短研究时间和节约大量人力、物力、财力.     

人工神经网络改进BP算法优化水质监测点

运用人工神经网络理论对城市河涌水质监测布点进行优选，基于前馈多层BP型神经网络的改进算法，用广州市河涌水质分类标准和实测水质数据对神经网络模型进行训练和检验，结果表明，该方法具有客观、可靠、实用、容错性高的优点，是一种科学、新型的水质监测点优选方法。     

基于遗传算法的人工神经网络在降水酸度预测中的应用

在误差反向传播(Back Propagation)算法的人工神经网络结构模型的基础上，应用遗传算法训练神经网络权重，实现网络结构的优化。用优化后的BP人工神经网络建立了江西省南昌市的降水酸度预测模型。并将该模型预测结果与BP算法和多元线性回归法的预测结果进行了比较。检验结果表明：基于遗传算法的人工神经网络优于BP算法及多元线性回归法，具有良好的预测效果。     

特征分析方法优化大气监测布点及MATLAB语言实现

提出了运用特征分析方法优化大气监测布点,并介绍了该方法的MATLAB语言实现过程。应用于大气监测优化布点的实例结果表明,该方法用于监测优化布点是可靠的。     

灰点聚图法在环境监测优化布点中的应用

本文提出灰点聚图法优化环境监测布点，并对灰色关联度的计算提出一点改进。应用于大气环境监测优化布点的实例结果表明，该方法用于监测优化布点更客观、简捷。     

环境监测优化布点黑箱理论模型的研究

提出黑箱理论模型优化环境监测布点，根据Ｍｏｏｒｅ Ｐｅｎｒｏｓｅ广义逆理论提出二次多项式方程的最小范数算式。应用于大气监测优化布点的实例结果表明，该方法用于监测优化布点是可靠的     

环境监测

X830.l 9402425消州市区域环境噪声监侧优化布点/吴江·“ 一77一(四川省沪州市环境监测站)11重庆环境科学/重庆市环保局一1993,15(6)一29一32 环情X一70 利用数理统计中有关数学工具进行监测布点的优化工作。把沪州市区城环境噪声普查的294个监侧点优化为67个。经验证,该优化布点方法合理、科学。文中介绍了优化布点的原则、方法及优化布点的结果和检验等。表7参lX830.l‘94()2426模糊数学在城市大气监测布点优化中的应用/毛洪钧一(锦州市环境监测中心站)l/环境工程/冶金部建筑研究总院一1 993,11(6)一53一57 环情X一26继宗…(北京市劳保…     

区域环境噪声监测优化布点研究

目前 ,我国在环境噪声监测优化布点方面的研究尚不多 ,本文在借鉴国内大气监测优化布点研究成果的基础上 ,结合噪声污染特征 ,对城市区域环境噪声监测优化布点进行了探索与研究。本研究以网格布点实测数据为基础 ,利用功能区分层抽样方法确定最优测点数 ,应用模糊聚类分析方法和综合评判选取最佳点位。经验证 ,优化结果具有代表性和足够的精度 ,表明该方法科学、可行。     

区域环境噪声监测优化布点研究

目前，我国在环境噪声监测优化布点方面的研究尚不多，本文在借签国内大气监测优化布点研究成果的基础上，结合噪声污染特征，对城市区域环境噪声监测优化布点进行了探索与研究。本研究以网格布点实测数据为基础，利用功能区分层抽样方法确定最优测点数，应用模糊聚类分析方法和综合评判选取最佳点位。经验证，优化结果具有代表性和足够的精度，表明该方法科学、可行。     

安阳市区域大气环境监测优化布点的研究

从该区域环境实际出发,提出了大气污染监测优化布点的模型。以网格布点监测,对历年环境数据进行分析及大气预测,运用抽样理论的变异系数法确定优化布点数,并采用相关分析法确定优化点位。其结果反映了该平原地区中等城市区域环境的特征。     

达标区区域环境噪声优化布点监测评价方法的探讨

认为现行的网格法在达标区区域环境噪声监测中存在的一定的弊端，倡导采用了“以噪声污染源调查为基础的优化布点”方法，并对这一新的优化布点方法的原则和要求提出了见解和意见。同时还期望制优化布点技术规范，以减轻环境监测人员的实际工作量。     

泸州市区域环境噪声监测优化布点

本文利用数理统计中有关数学工具进行监测布点的优化工作。把泸州市区域环境噪声普查的294个监测点位优化为67个。经验证,该优化布点方法合理、科学。     

城市环境噪声测量中布点数的优化研究

应用主成分分析,模糊聚类概念及动态规划方法对环境噪声测量的布点数进行优化研究。所建立的模型试用于厦门市环境噪声布点数的优化研究。     

城市空气质量监测优化布点研究

实施空气质量监测优化布点对于提升空气质量监测效率和监测质量有着重要的意义,本文就城市空气质量监测优化布点问题展开讨论,并提出了相应的实施对策.     

肇庆市城市功能区噪声定期监测优化布点

本文简述肇庆市城市功能区噪声定期监测优化布点的原则和方法,根据监测数据均值偏差最小原则,并考虑空间分布和操作可行性,优化城市功能区噪声定期监测布点.     

区域空气质量监测网络优化布点方法研究

通过分析区域空气质量监测网络(RAQMN)优化布点的各种限制因素,利用空气质量模型模拟数据构建综合评价浓度,建立以最大贴近度为优化目标,以建设成本、地形、行政区域、人口布局和空间覆盖率等为约束条件的RAQMN优化布点方法.以珠江三角洲为案例背景,利用此方法分析了考虑常规污染物(SO2、NO2和PM10)、区域特征污染物(O3和PM2.5)和同时考虑包括常规、区域特征污染物等多种污染物组合3种情景下的RAQMN的优化布点.结果表明,该方法能够成功地应用于RAQMN的优化选址.与仅考虑常规污染物和仅考虑区域特征污染物的优化结果相比,同时考虑多种污染物优化结果的空间代表性更好,更能满足RAQMN的监测目标与优化布点的要求.     

辐射环境监测优化布点的最优指标法

本文针对辐射环境监测的优化布点问题,提出用最优指标法研究辐射环境监测点位的优化,并建立最优指标法优化模型.应用MATLAB语言进行实例分析表明,该方法充分利用了优化矩阵的信息,优选结果符合客现实际,用于监测一个地区环境辐射平均水平的优化布点是十分理想的