湖泊水质富营养化评价的模糊神经网络方法

为了探索人工神经网络用于湖泊营养化评价的可能性,提出了基于多准则学习的模糊神经网络湖泊水质营养化评价模型。该模型应用于我国五大主要湖泊水质营养化的评价结果表明,模糊神经网络用于湖泊水质营养化评价,具有简便、实用、客观性和广泛的通用性。      

大气质量评价模型及监测布置方法研究

随着我国大气环境治理工作的不断推进,大气质量评价模型及监测布置方法的研究价值日益凸显。目前,常见大气质量评价模型虽然具有各自优势,但无法彻底解决非线性多维体系这一复杂问题。同时,常见的监测点布置方法也存在一定局限性。本文简要介绍了以人工神经网络建立大气质量评价模型的原理和方法,并提出了优化监测点布置的方法与工作流程。     

等效数值评价法用于交通大气质量评价

依据国家大气质量标准,建立了大气质量等级的等效数值模型,应用表明该模型符合实际,提出了一种评价交通环境大气影响的新方法。     

区域环境大气质量评价专家系统

立足于我国环境监测数据和我国专家经验建立了一个集数据库、知识库、方法库、模式库和图形库为一体的实用性区域环境大气质量评价专家系统。该系统可以进行现状评价、回顾评价、预测分析和控制对策分析。经天津市评价实例证明该系统具有可达性和实用性。     

用于区域环境大气质量评价的环流形势分型方法

本文重点介绍了一种在区域大气质量评价中使用的环流形势分型方法,即Fuzzy集Single-linkage法,以及针对不同等级污染状况,采取经验分型与客观分型相结合的环流形势分型方法。     

大气质量评价综合指数法的研究

大气质量评价综合指数法的评价原则是：①各污染因子对综合评价指数的贡献相等,即使各污染物在相同危害程度下的分指数相等;②多个污染因子同时存在时将加重污染程度,亦即一般情况下综合指数将大于其最大分指数。通过实例评价分析论证了该评价方法的合理性。     

一种大气质量评价方法的改进及应用

将模糊数学应用于上海指数法 ,在评价函数中引入半梯形隶属函数和倍斜率隶属函数 ,提出模糊上海指数法 ;将此法应用于延安市的大气质量评价工作 ,与欧几里德贴近度法和上海指数法的评价结果进行比较表明 ,模糊上海指数法的评价结果是科学合理的。     

大气质量评价的广义对比加权标度指数法

基于大气污染物浓度成等比变化 ,其危害程度成等差变化 ,提出用标度指数表示大气质量的新思想 ;采用对标度分指数的广义对比运算的因子赋权新方法 ,导出大气质量评价的广义对比加权标度指数计算公式。广义对比加权标度指数评价法应用于实例评价结果与用灰色聚类评价法的评价结果比较表明 ,该评价法具有简单性、合理性、可比性和通用性     

大气功能区划分的模糊综合评价法

文章分析了大气环境功能区的重要作用以及目前功能分区方法中存在的问题，探讨了功能分区中正确考虑风的向影响的原则，剖析了模糊数学理论进行了功能分区的必要性。最后，提出了综合考虑社会功能，气候地理特征及环境现状的定量划分功能区的模糊综合评价法，阐述了这一方法的具体步骤，并将之应用于一案例中。     

上海石油化工总厂不同功能区的大气质量评价

用等标排放量和等标排放率对上海石化总厂大气中污染物进行评价,其主要污染物的顺序为氮氧化物、二氧化硫、由醛、乙烯、丙烯腈、氢化氰。按国家“大气环境质量标准”二类地区二级标准,选用氮氧化物、二氧化硫、总悬浮微粒、氢化氰、乙烯作参数,用综合指数法进行评价,生活区属清洁区,生产区、农业区属较清洁区。     

径向基函数网络在水环境质量评价分区中的应用

为探讨水环境质量综合评价的客观方法 ,以江西抚州地下潜水水质资料为例 ,建立了该区地下潜水水环境质量综合评价的RBF ANN网络模型。通过与其它方法对比 ,结果表明 ,利用用RBF ANN方法进行水环境质量评价不仅方法简便 ,而且结论更接近客观实际     

基于模糊数学的德阳市平原地下水环境质量评价

通过调查德阳市浅层地下水环境,采取79组地下水水样并进行水质分析,选取其中10个评价指标,采用模糊数学评价方法,以MATLAB为计算平台,对德阳市平原地下水进行综合评价,得出区内Ⅰ类水样占总数的22.8%;Ⅱ类占38.0%;Ⅲ类占22.8%;Ⅳ类占2.5%;Ⅴ类占13.9%,地下水水质以中等偏好为主,结合综合指数法对比分析表明模糊数学评价法更加综合合理。区内地下水污染趋势由西向东逐渐加强,污染较严重主要集中于西南部和城市周边区域。导致区内地下水污染的主要因素是Fe、Mn、总硬度、三氮等指标。     

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。     

人工神经网络方法用于城市环境空气质量综合评价

采用人工神经网络技术,建立了城市环境空气质量综合评价的ANN模型,并通过实例对建立的评价模型进行验证。结果证明,ANN模型用于区域环境空气质量评价,其评价结果比较直观。同时,对在建立和应用ANN模型时应注意的一些问题进行了讨论。     

淄博市居住小区环境质量评价研究

随着城市化进程的加快,城市居民数量增多,现代居住小区环境质量受到人们的广泛关注。从户外和室内两个方面探讨了城市居住小区环境质量的影响因素,建立了环境质量评价指标体系和评价模型,利用该指标体系和评价模型对淄博市居住小区的环境质量进行了评价。结果表明,居民对现阶段淄博市居住小区人居环境质量较为满意。     

利用改进的模糊综合评判法综合评价环境质量

本文引入灰色系统理论关联度的概念,提出了一种改进的模糊综合评判法,并用于环境质量综合评价之中,经实例分析表明,评价结果较为客观、合理。     

模糊物元模型在焦化厂大气环境质量综合评价中的应用

随着焦化行业的快速发展,其环境污染问题也日益暴露出来,以大气污染最为严重。将熵值理论与模糊物元分析法相结合,建立了焦化厂大气环境质量评价的模糊物元模型,并根据焦化厂的大气环境质量现状提出了反映其污染程度的Ⅰ-Ⅳ级质量分级标准。研究结果表明,运用模糊物元模型评价大气环境质量状况是可行的,焦化厂各测点的大气环境质量均达到安全级（Ⅲ级）。     

煤矿区水环境质量现状评价研究

运用灰色 聚类方 法对韩城 矿区桑树 坪煤矿 水环境质 量现 状进 行了 评价， 其评 价结 果与 模糊综合评 判大体 吻合。该 方法不仅 注意到水 质分级 界限的模 糊性， 而且 信息 利用 率和 精度 均有 较大幅度的 提高。因 此，利用 灰色聚类 进行水 环境质量 评价不 仅方法简 便，而且 结论更接 近客观实 际     

多目标模糊决策模型对水环境质量的评价

水质环境质量评价宜采用多项控制指标进行综合评价。在模糊理论和考虑优先隶属度的基础上,通过实例推导出水环境质量多目标模糊决策评价图,用以说明两组或两组以上的数据或变量的相互联系,以非常直观地分析概念,讨论水质变化趋势。模型可客观地评价水域单元的各类水质指标。     

巴东县城市垃圾处理场空气环境质量评价

通过对恩施巴东县垃圾处理场拟建场址区域的空气采样及监测分析 ,得出拟建工程所在区域空气环境质量达到空气质量二级标准 ;在对拟建的巴东垃圾处理场空气污染物源强计算的基础上 ,对其主要污染因子 (如H2 S、NH3等 )进行空气污染预测分析 ,得出在离场 30 0m以远基本不受巴东垃圾处理场的空气污染物影响的结论 ;同时 ,提出了空气污染防治对策。