基于B－P网络的水质营养状态评价模型及其效果检验

选取与ＴＳＩ＿ｃ为０．５０，１００相应的水质营养状态作为３个建模样本，以ｃｈｌ－ａ，ＴＰ，ＴＮ和ＳＤ４个水质参数作为样本的输入特征，建立Ｂ－Ｐ网络的水质营养状态评价模型。该模型应用于全国３０个湖泊水质的营养状态评价，获得了较好的检验效果。     

规范变换与误差修正结合的环境系统的前向网络和投影寻踪预测模型

为了建立适用于环境系统的结构简洁、形式统一、程序规范、应用普适的神经网络和投影寻踪回归预测模型,针对传统的神经网络和投影寻踪回归用于多因子、大样本预测建模,存在模型结构复杂、学习效率低的局限,提出设置环境系统预测量及其影响因子参照值和规范变换式的原则和方法,使规范变换后的影响因子皆"等效"于同一个规范影响因子,从而将多因子的的预测建模简化为等效规范因子的预测建模,使模型结构得到极大地简化,提高了学习效率;此外,为了提高预测模型的预测精度,还提出了对预测样本的模型输出值的误差修正公式.在对环境系统的预测量及其影响因子进行规范变换的基础上,将m个规范影响因子的每个建模样本组成m个"等效"训练样本,应用免疫进化算法优化模型参数,分别建立适用于环境系统的2个或3个规范影响因子的前向神经网络和投影寻踪回归两类预测模型;并依据误差理论,对误差修正公式修正后的模型预测精度的提高进行了严格的数学论证.将基于规范变换与相似样本误差修正相结合的两类预测模型,用于某市5个点位的SO_2浓度预测,并与6种传统预测模型和方法的预测结果进行了比较.结果表明:对同一个预测样本,同类模型的两种不同结构的的预测值及其相对误差都几乎完全相同或彼此相差甚小;此外,两种不同结构的两类预测模型用于5个样本预测,其相对误差绝对值的平均值分别为2.59%、2.67%;2.18%、2.62%,均远小于传统BP神经网络模型的25.72%、传统PPR模型的14.20%、传统SVR模型的22.13%、模糊识别模型的21.57%、组合算子模型的18.36%和多元回归模型的25.31%;而两类模型预测的最大的相对误差绝对值分别为4.11%和3.57%,更加远远小于传统的6种预测模型的37.18%、56.07%、27.40%、32.14%、38.38%和60.26%.实例分析结果证实了误差修正公式对提高模型预测精度具有切实可行性.基于规范变换与误差修正相结合的前向神经网络和投影寻踪回归两类预测模型不仅避免了"维数灾难",提高了学习效率和模型的预测精确度,而且具有简洁、普适、规范、统一和稳定的特点,对其他预测建模也有借鉴作用.     

城市可持续发展评价的分指数及综合指数公式

在指标按特征分类的基础上，提出了城市可持续发展评价分类指标的分指数公式和多类别组合的综合指数公式。应用遗传算法对公式中的参数进行优化，得到简单而适用的城市可持续发展评价模型。模型应用于全国“七五”，“八五”可持续发展评价结果与实际分析结果一致。该模型具有可比性强，通用性好和简单，实用的特点。     

基于指标规范值的环境质量引力普适指数公式

为了建立物理意义明确、科学合理、计算简单和普适通用的环境质量评价模型,借鉴自然界普遍存在的万有引力现象和物理学中的规范对称性(不变性)原理,提出环境样本之间也存在类似万有引力的聚类相互作用引力,并在适当设定指标参照值和指标值的规范变换式及"参照级"样本基础上,定义了环境样本的"规范质量"和"规范坐标"的概念,进而分别建立了基于指标规范值的水环境质量和空气环境质量的引力普适指数公式.通过若干实例对公式的实用性进行了效果检验,结果表明,基于指标规范值的环境质量的引力普适指数公式具有形式简洁、规范统一、计算简便和普适通用的特点.     

基于粒子群径向基神经网络的矿井突水水源判别

以多项地下水化学组分指标作为判别因子,采用粒子群算法优化径向基函数神经网络中的参数,建立了最优结构的基于粒子群径向基函数神经网络的矿井突水水源判别模型,将此模型应用于实例分析中,并与其他方法进行了比较分析。结果表明:基于粒子群径向基函数神经网络的矿井突水水源判别模型的判别结果具有客观性和实用性,避免了权重分配等人为因素的干扰;与传统最小二乘法的RBF神经网络相比,其精度更高,优化结果更为合理,具有较强的突水水源判别能力,可为矿井突水水源判别提供了一条新途径。     

人工神经网络在台风预报中的应用初探

为了探索人工神经网络应用于台风分类预报的可能性，用具有Ｓ－特特性函数的Ｂ－Ｐ网络对每类台风的标准样本进行训练，由训练结束后的权值和阈值及待预报样本的因子测值，计算出网络输出值，作出台风分类预报。文中的实例表明人工神经网络用于台风预报具有客观性、可行性和实用性。     

蛙跳算法优化的地下水质评价的参数化组合算子模型

传统的参数化多元组合算子模型在进行对数变换后,采用最小二乘法求解模型参数。在满足构建的优化目标函数条件下,直接用基于群集智能的混合蛙跳算法对参数化组合算子模型中的参数进行优化,避免了传统解法过程中需要进行的对数变换,因而使参数求解变得简化。改进后的参数化组合算子模型被应用于地下水水质评价,其评价结果与用其他多种方法的评价结果基本一致。从而表明:混合蛙跳算法优化得出的地下水水质评价参数化组合算子模型为地下水水质评价提供了一种简便和实用的新方法。     

污染物浓度预测的PPR模型

采用投影寻踪回归技术的审视数据－模拟－预测新思路,对环境监测数据进行探索性分析,建立了污染物浓度预测的ＰＰＲ模型,该模型用于水污染物ＢＯＤ和ＤＯ浓度预测结果,共建模样本拟合格率为１００％,预测检验样本预测合格率达８３．３％。     

密切值法用于环境质量的比较

本文将密切值法应用于多个环境单元或区域环境质量优劣的比较。实例分析表明该方法直观性强,结构合理,计算简便。排序结果与实际环境质量状况相符合。      

大气质量污染损失率评价模型参数的GA优化

设定各项污染物在大气环境质量污染损失率评价模型中有相同参数值,采用具有全局优化的遗传算法(GA)对模型中的参数进行优化,得出了对各种大气污染物均适用的大气环境质量污染损失率计算公式及大气环境质量综合评价模型。该模型与其他多种评价模型用于大气环境实例进行评价比较,结果表明:该评价方法不仅原理直观,评价结果准确,而且计算简便,实用性强。