基于遗传算法优化的大气质量评价的污染危害指数公式

基于污染危害率概念,提出了大气环境质量评价的污染危害指数计算公式和新的因子赋权法．指出用污染物的浓度相对值代替其监测值,公式中的参数可认为不随污染物种类和数目而改变．采用遗传算法对公式中的参数进行优化,得到了适用于多种污染物的大气质量评价的污染危害指数计算公式应用该公式对实例评价的结果与用其他多种方法评价结果进行了比较结果表明,该公式用于大气环境质量评价的物理意义明确、普适性强、计算简单、使用方便．     

成都市大气颗粒物源解析的PPR法

应用投影寻踪回归新技术(PPR),对成都市区大气采集样本中的元素含量数据和成都市大气颗粒物源成分谱进行分析,得到成都市大气颗粒物排放源的权重贡献率。结果表明:影响成都市大气颗粒物的主要贡献源为燃煤尘和土壤道路尘,它们的贡献率均达40%以上,与成都市区内大气污染来源的实际情况相符合。      

城市可持续发展的指数普适公式及评价模型

为了建立城市可持续发展的评价模型,分析了社会、经济和环境指标体系所具有的特征,提出了基于GA优化的分类单项指标的发展指数普适公式,并采用广义对比运算和层次分析法对不同层次指标赋权,建立了社会、经济和环境可协调持续发展评价模型.该模型应用于大理市的可协调持续发展评价结果表明:基于GA优化参数后的分类单项指标的发展指数公式和评价模型不仅简单、实用,而且具有可比性、易操作性和普适性.     

基于回归支持向量机的指标规范值的水质评价模型

传统的回归支持向量机的水质评价模型不具有普适性和通用性,当指标较多时,模型的学习效率和求解精度均会受到影响.若适当设定3类水体(地表水、地下水和富营养化水体)各项指标的参照值及指标值的规范变换式,使不同指标的同级标准的规范值差异不大,从而可以认为用规范值表示的不同指标皆“等效”于某个规范指标.因此,可建立用规范值表示的任意m项指标组合皆适用的水质评价的回归支持向量机模型.通过实例对模型的实用性进行了效果检验,结果表明:用基于回归支持向量机的指标规范值的水质评价模型对河桥地表水、黑龙洞泉域地下水和山仔水库富营养化水体的水质评价结果与用BP神经网络评价法、模糊综合评价法和属性识别评价法的评价结果基本一致.     

基于最佳范化能力的BP网络隐节点数反比关系式的环境预测模型

网络结构和样本集复杂性是影响BP网络泛化能力的两个最重要因素.对一个给定的训练样本集,为了构造一个与样本集复杂性相匹配的网络结构,使BP网络具有最佳泛化能力,在分析BP网络的泛化能力(用检测误差E2表示)与网络结构和样本集复杂性之间关系的基础上,建立了含参数的BP网络检测误差E2与网络隐节点数H、样本的因子数n、样本数...     

应用隶属函数的条件概率法综合判别雹云

本文提出应用隶属函数的条件概率法综合判别雹云。该方法把雹云和非雹云视作参数的模糊集合,因而在综合判别式中,每个参数对雹云和非雹云都有一个隶属度。利用成都市1982～1987年天气雷达回波历史资料,分别建立了全年、4～6月和7～8月的雹云等强对流天气的综合判别式,并用建立的模式对成都市1990年4～6月的7个强对流天气个例作试报检验。结果表明用该方法建立不同地区和不同季节的雹云等强对流天气综合判别式是可行的。     

人工神经网络在水环境质量评价中的应用

为了将人工神经网络应用于水环境质量评价,应用了人工神经网络Ｂ—Ｐ算法,构造了水环境质量评价模型,该模型应用于实例评价结果表明,人工神经网络用于环境质量评价具有客观性,通用性和实用性。     

基于韦伯-费希纳定律的空气质量普适韦伯指数公式

在适当设定各项空气污染物浓度"参照值"cj0的基础上,用相应于"参照值"cj0的污染物的"规范值"xj作为基于韦伯-费希纳(W-F)定律空气质量指数公式中的污染刺激量。由于各污染物同级标准的浓度"规范值"xjl差异不大,从而可以认为各污染物的韦伯指数公式等效于一个具有共同适用的韦伯常数α的W-F指数公式,并采用粒子群(PSO)算法优化得出α,得到对7项空气污染物皆适用的空气质量普适韦伯指数公式。该公式应用于多个实例分析,并与多种其它评价方法的评价结果比较表明,空气质量普适韦伯指数公式具有简单、实用和直观的特点。     

基于指标规范变换的广义环境系统评价的普适指数公式

为了建立适用于广义环境系统评价的普适指数公式，针对传统的环境评价指数公式不具有普适、规范和通用的局限，提出适用于广义环境系统任意指标的参照值和规范变换式的设计原则和方法；该变换要求变换后的任意指标的各分级标准规范值都能被限定在各自的较小区间内，从而用规范值表示的任意指标皆"等效"于同一个规范指标；再分别用不同限定区间内生成的随机数模拟任意指标的不同分级标准的规范值，不同区间内生成的所有随机数组成不同分级标准的全部训练（学习）样本，借助免疫进化算法优化不同评价指数公式中的参数，得到适用于广义环境系统评价的9个（广义）普适指数公式，并论证了公式的可靠性.分别将9个普适指数公式用于北京市朝阳区19个监测井的9项指标的地下水水质的综合评价，以及用于郑州、西安、上海三市2000年可持续发展评价.结果表明：9个普适指数公式用于同一监测井水质的评价结果几乎完全相同，也与传统评价方法的评价结果基本一致；用于郑州、西安、上海三市可持续发展评价的结果分别是3级、3级、2级，比传统评价法更符合实际情况.9个普适指数公式使广义环境系统的评价变得简洁、规范、统一和通用；基于指标规范变换的评价指数公式的建模思想和方法对建立广义环境系统的普适智能评价模型有借鉴作用.     

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。