用神经网络辨识化学强化一级处理系统

运用实验室得到的数据为样本 ,选取了CODCr和絮凝剂投加量为指标 ,采用三层结构的神经网络 ,利用Matlab的神经网络工具箱中的批处理梯度下降法对CEPT系统经行辨识。辨识结果表明 :模型的预测值与实测值的平均误差在 3 .7%左右 ,具有较高的精度。同时 ,该模型还具有适应性强 ,使用方便 ,高效的特点 ,为CEPT系统的在线实时控制提供了一条有效的途径。     

高速公路路域景观绿化美化设计

随着人们对环境保护认识的不断提高和公路建设投入的不断加大 ,对高等级公路的景观再造提出了更高、更新的要求。文中从公路的景观与环境的协调方面探讨了进行公路路域景观绿化美化设计的设计思想和设计方法。     

Fe(Ⅲ,Ⅱ)/H2O2体系中Fe(Ⅲ)水解特征的对比

利用Fe Ferron逐时络合比色法对类Fenton与Fenton体系中Fe(Ⅲ )水解形态的转化规律进行了比较 .结果表明 ,水解度越高 ,两体系中Fe(Ⅲ )的水解速度也越快 ,但水解度相同时 ,与Fenton体系相比 ,类Fenton反应生成的Fe(Ⅲ )的水解速率要低 ,且Feb 所占比例也较少 .与Fenton体系一致 ,类Fenton体系中的Fe(Ⅲ )水解速率随H2 O2 浓度的增加而减缓     

天津地区表层土壤多环芳烃含量的中尺度空间结构特征

应用地统计学技术对全天津地区表层土壤中 16种优控多环芳烃含量和土壤理化参数进行了空间结构分析 .结果显示 ,各组分浓度均存在中尺度的空间自相关性 .多环芳烃浓度的空间结构存在明显的各向异性 .大气运移和土壤TOC含量可能是影响土壤多环芳烃浓度空间结构特征的重要环境因素 .     

厌氧水解改善富马酸废水的可生化性研究

炼油厂产生的难于生物降解的富马酸废水 ,其BOD5/CODcr均值 (比值平均值 )仅为 0 .2 83。采用厌氧水解对其进行处理 ,实验研究表明 :通过厌氧水解 ,其BOD5/CODcr可提高至 0 .433 ,废水的可生化性显著提高 ,为后续好氧处理创造了有利条件。     

魔芋葡甘聚糖在污水处理中的应用

该文就魔芋葡甘聚糖的发展研究状况作了概述，并探讨其与蛋白质共混胶应用于水处理的可能性。     

滇池二维分层水质模拟研究

将三维问题“二维化”的分层迭代计算方法引入滇池水质模拟中，建立了湖泊二维分层水质模型，对滇池流场和总氮浓度场分两层进行了模拟计算，计算结果表明，该模型应用于滇池是成功的。     

吉林省的风能潜力(英文)

近两年我国电力突然短缺,已经引起政府的高度重视。由于我国风电发展的紧迫性和风电发展的潜力,特别是国际上正在如火如荼地开发风电的情景,中国- 奥地利政府间双边合作计划将风电评估列入2001～2003 年度合作计划,论文是该计划的成果之一。以我国吉林省为研究对象,采用广泛使用的风机选址算法和空间分布诊断程序( WAsP和ZAWIMOD2),运用数字地形图和遥感资料获得的土地利用图,进而得到数字化的表面粗糙度,再对吉林省的风能潜力进行估算。完成了近1km² 分辨率的距地面60m高度的风速和风能密度计算,并制作了它们的分布图。这是我国第一次在较大区域上估算距地面60m 高度的风速和风能密度,其方法对我国风电资源的评估有重要的借鉴作用。结果显示最有效的风能资源在吉林省的中西部地区,而南部和东部的高风资源区位于山脊和山顶,对风能的开发有一定的限制。     

环境科学科技期刊的定位及发展方向

科技期刊发展方向确定了科技期刊的定位。社会定位是意识形态定位;经济定位是期刊走向问题;读者定位、编辑定位、管理定位是办刊的方法和手段。     

Application of Bayesian regularized BP neural network model for analysis of aquatic ecological data-A case study of chlorophyll-a prediction in Nanzui water area of Dongting Lake

Bayesian regularized BP neural network（BRBPNN） technique was applied in the chlorophyll-α prediction of Nanzui water area in Dongting Lake. Through BP network interpolation method, the input and output samples of the network were obtained. After the selection of input variables using stepwise/multiple linear regression method in SPSS i1.0 software, the BRBPNN model was established between chlorophyll-α and environmental parameters, biological parameters. The achieved optimal network structure was 3-11-1 with the correlation coefficients and the mean square errors for the training set and the test set as 0.999 and 0.000？8426, 0.981 and 0.0216 respectively. The sum of square weights between each input neuron and the hidden layer of optimal BRBPNN models of different structures indicated that the effect of individual input parameter on chlorophyll- α declined in the order of alga amount 〉 secchi disc depth（SD） 〉 electrical conductivity （EC）. Additionally, it also demonstrated that the contributions of these three factors were the maximal for the change of chlorophyll-α concentration, total phosphorus（TP） and total nitrogen（TN） were the minimal. All the results showed that BRBPNN model was capable of automated regularization parameter selection and thus it may ensure the excellent generation ability and robustness. Thus, this study laid the foundation for the application of BRBPNN model in the analysis of aquatic ecological data（chlorophyll-α prediction） and the explanation about the effective eutrophication treatment measures for Nanzui water area in Dongting Lake.