基于BAS-BP模型的风暴潮灾害损失预测

风暴潮灾害是中国沿海地区最严重的灾害之一,近年来由其带来的经济损失均占海洋灾害总损失的90%以上,因此构建一个简单准确的损失预估模型显得尤为重要。本文以现有风暴潮灾害研究为基础建立了基于天牛须搜索（beetle antennae search）优化的BP神经网络模型,将其应用到风暴潮灾害经济损失预评估中。本文收集了福建省1994~2016年记录比较完善的29个风暴潮灾害损失数据,建立风暴潮灾害损失预评估指标体系并利用熵值法对指标因子进行预处理,消除数据冗余信息对预测的影响。对模型进行仿真测试,结果表明,与标准BP神经网络相比新模型有效避免了网络陷入局部极小值的可能,且与常规优化算法相比,克服了训练时间长、收敛速度慢的缺点,具有更好的鲁棒性和预测精度。     

基于BP神经网络的三峡库区土壤侵蚀强度模拟

降雨侵蚀力变化是一复杂过程,其变化存在一定的随机波动性,土壤侵蚀是三峡库区生态环境脆弱最主要的影响因素之一,查明库区土壤侵蚀强度的演化过程及未来趋势是库区生态文明建设过程中急需解决的关键科学问题。论文基于三峡库区1990年侵蚀降雨特征,利用BP神经网络对2010年75个站点降雨侵蚀力进行模拟、验证,预测2030年75个站点降雨侵蚀力。选取2030年预测结果中位于库区周围的27个站点,结合2030年库区自然增长、生态保护情景下土地利用模拟数据,使用RUSLE计算2030年土壤侵蚀强度。结果表明：1）2010年库区降雨侵蚀力模拟相对误差为15%,测试样本数据相对误差为14.67%,预测相对误差为19.65%,NE系数为0.85,说明BP神经网络对库区降雨侵蚀力具有良好模拟效果;2）2010年库区土壤侵蚀强度的Kappa指数为0.75,计算结果能满足模拟与预测需求;3）在土地利用不变情况下,2030年库区轻度、中度侵蚀面积均有所增加,微度及强烈以上侵蚀面积均呈减少趋势,且侵蚀强度转变中的58%来源于相邻侵蚀强度,跨侵蚀等级区的较少;4）在降雨侵蚀力不变情况下,自然增长、生态保护情景下未来土地利用变化所导致的土壤侵蚀均呈下降趋势,后者下降的趋势更为明显;5）在降雨侵蚀力及土地利用均变化的情况下,自然增长、生态保护情景下土壤侵蚀均呈下降趋势。     

小波网络在大气污染物浓度预测中的应用

提出一种“分解-重构-预测”小波网络的大气污染物浓度的预测方法。通过小波分解,把浓度序列分解为不同频段的小波系数序列,再对各层的小波系数子序列重构到原尺度上,然后对小波系数序列采用相匹配的BP神经网络模型进行预测,最后合成浓度序列的最终预测结果。经对二氧化硫浓度预测证明,该方法预测模型推广能力强,预测精度高。     

城市环境质量定量评价方法

文章基于对于城市环境质量的评价方法的研究,阐述了各类评价方法的优缺点,着重介绍了物元模型、投影寻踪评价法、神经网络、遗传算法优化神经网络四种定量评价方法,并介绍了各类方法在城市环境质量评价中的应用现状.     

数据挖掘技术在环境科学中的应用

本文介绍了数据挖掘技术的基本任务、算法,对数据挖掘在环境科学领域的应用现状进行了综述.数据挖掘方法在环境质量评价、环境预测、大气颗粒物源解析及优化布点等方面较常规数学方法具有相当的优越性;数据挖掘方法在环境科学领域必将有巨大的实用价值和广阔的应用前景.     

湿地序列监测图像的地物目标分类方法

针对固定观测站采集的序列图像中光照变化和背景复杂的问题,将图像序列作为图像在时间维的拓展,提出一种结合颜色空间变换和神经网络的目标分类方法,以辽河口湿地为例开展实地观测试验。基于前期现场调查得到的地物分布信息,将序列图像转换至HSV空间,选择像素小区域作为样本训练多层神经网络,获得更高维度分类依据映射,并完成潮滩生态监测区域目标分类及重要湿地植物翅碱蓬的分布信息提取。对提取结果进行定量验证,该方法整体精确率稳定在90%左右。     

路面径流水环境下交通承载力分析

为了对路面径流水容许污染总量控制下的交通承载力问题进行探讨,利用神经网络具有的非线性映射能力和遗传算法具有的全局随机搜索能力,结合公路路面径流水质检测数据,提出了一种基于遗传神经网络进行公路交通环境承载力反计算的分析方法,应用该方法可根据路面径流水质污染数据反演出路段交通量大小,并可据此进行交通量与路而径流水质污染的关...     

人工神经网络模型和公路复垦土地适宜性评价

提出了人工神经网络用于公路临时用地复垦土地适宜性评价，利用该模型对京大高速公路山西段复垦山西段复垦土地进行了适宜性评价，探讨了人工神经网络在土地复垦适宜性评价时的特点和注意问题。     

基于信息扩散理论的天然气发电风险预警技术研究

随着我国天然气发电比例的不断增加,天然气发电的安全问题逐渐引起人们的关注。为定量分析天然气发电的风险预警等级,针对风险评估过程中的小样本问题,引入信息扩散理论确定风险事故发生的概率,并结合故障类型及影响、危险度分析方法,建立了天然气发电风险预警的定量计算数学模型。以某天然气电厂燃气轮机系统为研究对象,将该厂燃气轮机2007—2014年所发生事故的统计数据作为观测样本,利用构建的风险预警数学模型并结合Matlab软件,计算得到该天然气电厂燃气轮机事故的发生概率以及不同事故模式下事故后果的严重度,最终确定该电厂燃气轮机系统的风险预警等级为Ⅲ级。与传统的安全预警方法相比,该风险预警技术更加客观有效。     

贫困退出背景下返贫脆弱性评价——融合区域与个体的新视角

精准识别返贫脆弱性,预防和化解返贫风险是“后扶贫时代”的工作重点。基于区域与个体尺度融合的新视角,运用BP神经网络法、熵值法和偏相关分析法对六盘山、秦巴山和大别山三大集中连片特困区进行返贫脆弱性评价与影响因素分析。研究发现：（1）三大集中连片特困区返贫脆弱度大致呈现由西向东递减的空间格局;（2）三个典型县区域和个体返贫脆弱性评价结果均显示古浪县>新县>栾川县;（3）高返贫风险县域中,高生态暴露度特征最为显著,而高返贫风险家庭中,生计动力不足特征最为明显;（4）区域返贫脆弱性主导因子为自然环境禀赋和经济发展水平,个体返贫脆弱性主导因子则为家庭劳动力综合素质、家庭收入、生计来源多样性、家庭成员健康状况和婚姻成本等。