海水水质评价的人工神经网络模型研究

通过在各类海水水质污染指标浓度区间内生成随机分布样本的方法，生成足够多用于人工神经网络模型训练和检验用的样本，并应用基于误差反传原理的前向多层神经网络建立了用于海水水质评价的人工神经网络模型。并根据海水水质标准给出了区分不同类型水质的模型分界样本和模型输出分界值。讨论了确定合理隐层及其节点数的方法，使得训练后的神经网络模型具有更强的泛化能力，不受网络连接权值初始取值的影响。经训练的评价模型应用于实例的评价结果表明，新的评价模型具有较好的客观性、通用性和实用性。     

综合环境质量的B－P网络二级评价

为了探索人工神经网络应用于环境质量评价的可行性和合理性，应用人工神经网络的Ｂ－Ｐ模型，构造了大气、水质和噪声的综合环境质量的Ｂ－Ｐ网络二级评价模型。并将该模型应用于实例作效果检验。结果表明Ｂ－Ｐ网络用于环境质量评价适应性强，方法可行，结果合理。     

城市空气质量的BP和RBF人工神经网络建模及分类评价

根据MATLAB提供的人工神经网络模型,将其应用到城市空气质量评价,研究并对比分析BP和RBF两种人工神经网络的建模方法及评价结果。首先构建BP神经网络模型,确定输入层、隐含层和输出层的神经元数,选择Sigmoid型函数作为激励函数,应用内插扩展出的训练样本对BP网络进行学习,再用训练成熟的BP网络对待评价样本进行仿真;其次构建RBF神经网络模型,确定其输入层和输出层的神经元数,选择Gauss函数作为隐含层激励函数,再用同样的训练样本进行学习和仿真;最终进行归一化论证,验证归一化预处理在空气质量评价中的必要性。结果表明:应用BP和RBF人工神经网络可以得出较好的城市空气质量分类评价结果,其中RBF神经网络模型与改进的灰色聚类法评价结果一致,具有较高的准确率,是一种快捷、有效的综合评价方法。     

神经网络模型在环境现状评价中应用研究

人工神经网络技术具有很强的非线性映射能力和并行性、自适应、容错性及自学能力,已广泛应用于包括环境在内的多学科领域。文章将人工神经网络技术应用于环境影响评价中,通过案例研究用人工神经网络解决环境评价中的问题。以山西吕梁地区环境影响评价为案例,选择人工神经网络中的BP网络,径向基网络和自组织竞争网络等三种网络模型对其进行环境影响现状评价,并对评价结果作对比分析,通过网络设计、网络训练和模拟,结果说明BP神经网络模拟结果比其它两种方法更贴近环境质量现状。同时对不同参数选取得到的结果进行分析,并经过网络参数的不断调整提高评价结果的精度,总结出各种神经网络模型在环境评价应用过程中参数的选取方法。尝试用神经网络解决环境评价中的问题,使环境工作中的方法技术更科学。     

基于BP神经网络的高校校园安全评价模型及其应用

本文将人工神经网络应用于高校校园安全评价中,建立了采用LM算法的三层BP神经网络高校校园安全评价模型,并参考国内对校园安全评价的研究成果,建立了校园安全评价指标体系,通过专家打分获得训练样本,用trainlm训练函数训练网络进行实例分析,其评价结果与实际一致,验证了该评价模型的适用性.该模型可以利用已有的比较成功的校园...     

基于遗传算法的人工神经网络大气环境评价

人工神经网络模拟大脑的认知功能,通过改变连接点的权值和阈值来训练神经网络完成特定的功能。运用基于遗传算法的BP网络模型,以国家大气质量标准作为网络的输入样本对网络进行训练,对某地区大气质量进行评价,结果与综合指数法比较吻合。     

基于神经网络模型的水质监测与评价系统

对水环境的监测与评价，可以掌握水质现状及其发展趋势，为水资源的开发利用和管理提供科学依据。水质评价是建立在水质监测基础之上的。首先结合我国水环境监测技术规范与标准，合理地选择监测项目与监测仪器，建立水质监测系统。然后在水质监测所获数据基础上，运用人工神经网络的理论和方法，通过BP网络不断的学习与训练，归纳出评价标准与评价结果间复杂的非线性关系，建立水质评价的BP神经网络模型系统。经实际应用表明，该系统具有很强的学习、联想和容错功能。为水质监测与评价提供了一条新的途径。     

综合环境质量的B－P网络二级评价

为了探索人工神经网络应用于环境质量评价的可行性和合理性,应用人工神经网络的B－P模型,构造了大气、水质和噪声的综合环境质量的B－P网络二级评价模型。并将该模型应用于实例作效果检验。结果表明B－P网络用于环境质量评价适应性强,方法可行,结果合理。      

学习率有限监督调整BP网络在水质评价中的应用

以地表水环境质量标准基本项目标准限值为依据,随机生成标准样本和检测样本,采用学习率有限监督调整BP网络建立水质评价模型。完成网络训练的模型对检测样本进行检验评价,检验结果表明,该人工神经网络水质评价模型具有较高的精度,同时,可以避免人为主观因素对水质评价的影响,保证了水质鉴定的科学性和公正性。     

基于遗传算法的改进BP神经网络模型在水质评价中的应用

为了确定水体类别，引入人工神经网络理论并通过建立BP神经网络模型对水体的质量、利用价值和处理要求进行评价。针对BP网络应用中存在的问题，建立了基于遗传算法的改进BP神经网络模型，并阐述了训练样本产生、数据归一化、构建网络拓扑结构、初始权重及阀值确定等应用过程。通过实例分析表明，该模型应用于水质评价具有客观性和实用性。     

基于自适应遗传小波神经网络的水质评价建模

水环境污染过程的非确定性和非线性,使得传统的水质评价方法存在局限性。为了提高水质评价的准确性,提出了一种基于改进小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的水质评价模型。采用自适应遗传算法(adaptive genetic algorithm,AGA)对小波神经网络的初始权值进行优化,再通过小波神经网络算法对网络进行训练,最后对训练好的网络展开测试。仿真结果表明,自适应遗传算法和小波神经网络的结合提高了网络的训练效率,该方法可以用于水质评价建模,并且评价结果具有较高的精度和准确性。     

城市环境质量定量评价方法

文章基于对于城市环境质量的评价方法的研究,阐述了各类评价方法的优缺点,着重介绍了物元模型、投影寻踪评价法、神经网络、遗传算法优化神经网络四种定量评价方法,并介绍了各类方法在城市环境质量评价中的应用现状.     

基于人工神经网络的松花江朱顺屯断面的水质预测

利用BP神经网络进行短期水质预报并进行水质预测后再评价对环境管理和规划有重要意义。本文建立了朱顺屯断面5个目标水质参数NH3-N、DO、高锰酸盐指数、TN和TP的BPANN水质预测模型,并对实例进行了验证,结果表明建立的推进式ANN可以应用于此类时间序列的环境预测,网络泛化性能好,能够满足实际应用。     

基于BP神经网络的道路交通环境影响综合评价模型

根据影响道路交通环境的各单项评价指标及其分级标准．利用随机分布理论生成足够多用于神经网络建模的样本数据。应用非线性模拟性很强的BP神经网络技术对道路交通环境质量进行综合评价，克服了物元分析等综合评价方法存在的不确定性和受人为因素影响等缺陷，提高了综合评价的客观性和合理性。评价实例表明：文中提出的生成训练样本和用BP神经网络建立道路交通环境质量的综合评价模型是合理的和可行的。     

人工神经网络在水质规划和管理中的应用

对人工神经网络在水质规划与评价、给水处理与污水处理等几方面的应用研究现状、发展趋势进行了综述，并通过一些实例分析得出：人工神经网络用于水质规划和管理不但可行，而且适应性强、结果客观、合理、具有深入开发的研究价值和良好的应用前景。     

基于MATLAB的BP神经网络模型在漠阳江水质评价中的应用研究

为提高水质评价的准确性,基于MATLAB及人工神经网络理论,采用误差反向传播的BP算法建立漠阳江水质评价模型,充分利用神经网络的非线性映射特性,取7项常规地表水水质评价指标对漠阳江水质进行评价,并将BP神经网络评价结果与单因子评价法及综合指数法的评价结果进行比较,网络运行结果表明一致效果良好.同时较传统的水质评价方法,该网络具有较高的识别精度,提高了水质评价等级的准确性,使评价的结果更具有科学性.     

基于GM-RBF神经网络的导弹武器系统使用可用度评估方法 研究

目的研究导弹武器系统使用可用度评估问题,方法通过基于故障数据的使用可用度评估,提出一种基于灰色模型GM（1,1）的径向基函数（RBF—Radial Basis Function）神经网络组合模型。结果该模型克服了灰色理论的长时间序列预估误差大和神经网络的训练样本需求量大、输入变量选取困难等缺点。结论仿真结果表明,GM—RBF神经网络对导弹武器系统使用可用度评估具有评估误差小、精度高等优点。     

基于BP神经网络的企业HSE管理绩效评估

提出了根据日常HSE过程考核指标,构建基于BP神经网络的评价模型,利用神经网络较强的自培训学习、模糊推理、非线性逼近及容错能力,探索日常HSE过程考核指标与HSE绩效评估之间的函数关系,获得较为满意的绩效评估结果。经过对评估模型的评价及检验,该方法具有较好的操作性和较高的准确性。