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61.
BP网络应用于大气颗粒物的源解析 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
62.
人工神经网络用于大气环境质量评价与排序 总被引:3,自引:0,他引:3
本文应用于人工神经网络B-P算法,建立了大气环境质量B-P网络评价模型,该模型应用于实例评价和环境质量排序结果与灰色综合评价法评价结果相比较,表明B-P网络法用于大气环境质量评价合理,客观,并具有可比性。 相似文献
63.
64.
自然灾害的物元分析灾情评估模型初探 总被引:32,自引:1,他引:32
本文提出了用物元分析进行灾情评估的新方法。该方法将灾情划分为三类,计算每项评估指标对各类灾情的关联函数,采用指数超标法计算各项指标的权值,然后应用加权公式计算全部指标对各类灾情的综合关联程度,并根据评价标准对灾情作出评估。该方法应用于45个灾情个例评估结果与用灾度判别法评估结果比较表明其用于灾情评估具有科学性和实用性。 相似文献
65.
66.
模糊数运算法用于湖泊营养类别评判 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出了应用模糊数运算判别湖泊营养状态的类型。将单参数对营养类别的分布用一个模糊数表示,并运用模糊数运算法,给出全部参数对所有营养类别分布加以表示。最后选用一个适当阈值λ寸分布进行截取,就可作出湖泊属于某一营养类别的评判。本方法应用于16个湖泊的营养类别评判,结果与用评分法评判基本一致。 相似文献
67.
富营养化评价的幂函数加和型普适指数公式 总被引:7,自引:0,他引:7
提出了一个用幂函数加和型表示湖泊富营养化评价的综合指数公式,并采用粒子群算法优化公式中的参数,得出优化后适用于多指标的富营养化综合评价的普适指数公式,该公式的特例也可作为单项指标的富营养化评价指数公式.将优化好的湖泊富营养化评价公式用于我国不同地域和不同类型的65个湖泊的实例评价.其评价结果与用修正卡森指数公式TSI.和我国营养状态指数公式TSI,及其它方法的评价结果基本一致,并与实况相符,从而为水体富营养化评价提供了一种新的有效途径. 相似文献
68.
针对高维、非线性环境系统的传统预测模型存在结构复杂、收敛速度慢、求解精度低的局限,提出对环境系统预测量及其影响因子进行幂函数与对数函数相结合的规范变换.此规范变换能使变换后的各影响因子皆等效于一个线性化的规范因子,从而将多因子、非线性的预测建模简化为简单的一个"等效"规范因子的一元线性回归建模;并对预测样本的模型输出进行误差修正,以提高样本的预测精度.在规范变换的基础上,由有m个规范因子的每个建模样本生成一个规范因子的m个"等效"训练样本,n个建模样本共生成N=m×n个训练样本.应用最小二乘法,建立基于规范变换的一元线性回归预测模型.将基于规范变换的一元线性回归预测模型与相似样本误差修正法相结合,分别用于某市5个点位的SO_2浓度预测和南昌市城市降水酸度pH值预测及某河段COD_(Mn)预测,并与多种传统预测模型和方法及基于规范变换与误差修正的3种智能预测模型的预测结果进行了比较.结果表明:该预测模型用于3个实例预测的相对误差绝对值的平均值分别为1.14%、0.49%和1.45%;最大相对误差绝对值分别为2.22%、0.87%和1.85%,与基于规范变换与误差修正的3种智能预测模型的相应误差几乎没有差异,甚至还要小;均远小于多种传统预测模型和方法的相应误差,其预测精度甚至提高了一个数量级以上.基于规范变换与误差修正的一元线性回归预测模型简单、预测精度高、稳定性好,不存在"维数灾难",因而可广泛用于任意系统的预测建模. 相似文献
69.
通过适当设定水质指标的“基准”值,用相对于“基准”值的指标相对值替换对数形式的指公式的水质指标值,采用遗传算法优化不同指标的指数公式中的参数,得到对多项指标通用的水质普适指数公式,并用折衷型激励功效函数将单项指标的指和权为综合指数,该公式形式简单,易于计算,使用方便,具有客观性,可比性和通用性。 相似文献
70.
环境监测优化布点的投影寻踪回归分析法 总被引:6,自引:0,他引:6
应用投影寻踪回归(PPR)建模技术,分析环境测点的污染物监测数据之间的关系,通过建模过程虽的数据生成,获得各测点数据对环境质量总体状况的权重贡献率。根据权重贡献大小,进行环境测点的优选,用PPR分析法从成都市3项大气污染物的12个环境测点中,优选出5个测点,其保留信息量约占全部测点信息的90%。 相似文献