雷州半岛夏季近海海水环境质量聚类分析和综合评价

利用聚类分析和模糊综合评价法对雷州半岛夏季近海海域57个监测站位的海水环境状况进行分析和研究,并提出相关的水质保证建议。结果表明:通过R型聚类方法可将17个监测指标缩减为6个主要成分指标,利用Q型聚类分析将雷州半岛57个监测站位大致划分为3类。模糊综合评价法同样将雷州半岛监测站位划分为3类。分别为一类海水,二类海水和四类海水。聚类分析和模糊综合评价具有一定相似性又有一定的互补性,更能科学、客观地反映环境的实际状况,对海域的规划和科学管理具有一定的指导意义。     

基于MATLAB的BP神经网络模型在漠阳江水质评价中的应用研究

为提高水质评价的准确性,基于MATLAB及人工神经网络理论,采用误差反向传播的BP算法建立漠阳江水质评价模型,充分利用神经网络的非线性映射特性,取7项常规地表水水质评价指标对漠阳江水质进行评价,并将BP神经网络评价结果与单因子评价法及综合指数法的评价结果进行比较,网络运行结果表明一致效果良好.同时较传统的水质评价方法,该网络具有较高的识别精度,提高了水质评价等级的准确性,使评价的结果更具有科学性.     

基于ANFIS的铣刨机切深精度预测

针对某地区松软地表随地形等厚度铣刨的要求,提出了一种机械接触式"恒压力"地形探测器应用于铣刨机。铣刨机切深精度除了受切深控制系统本身影响外,铣刨鼓转速、行进速度、切削深度和地形探测器接地压力等工艺参数的合理设置和匹配也很关键。基于铣刨工艺参数实验,建立自适应模糊神经网络的铣刨机切深精度预测模型,实现了在给定输入参数条件下,对切深精度的准确预测,经过实验验证,平均预测误差不大于5%。     

模糊标识指数与对应分析法在水质评价中的联合应用

水质评价对判断水体的污染状况,了解其污染程度和成因有重要的意义,并可为水资源管理及水污染控制提供科学依据,而适当的评价方法是保证评价结果科学合理的关键.因此,本文以青山湖流域为例,在单因子指数法、综合指数法、灰色关联法、改进的模糊层次分析法、水质指数评价法、综合水质标识指数法6种常用水质评价法的结果对比分析的基础上,提出了一种新的模糊标识指数法.该方法结合了改进的模糊层次分析法和综合水质标识法的优点,不仅给出水质级别和水功能区达标程度,而且克服了以往模糊层次分析法存在的低估污染的严重性及不能评价劣Ⅴ类水质的缺点,更加适用于水质状况的评价.同时,在模糊标准化处理基础上,采用对应分析法,将采样点与变量有机地结合起来进行分析.结果表明,青山湖流域的总体水质状况以劣Ⅴ类为主,总体水功能区达标率仅10.34%,流域根据受污染情况被分为3个区,Ⅰ区、Ⅱ区、Ⅲ区的主要污染因子分别是TN、NH4+-N与COD、TP.模糊标识指数法与对应分析法的联合应用可以全面分析流域水质状况,给出科学合理的评价结果.     

太湖流域水资源可持续利用评价研究

为了全面了解太湖流域水资源开发利用状况,加强流域水资源综合管理,根据水资源可持续利用的涵义和太湖流域的实际情况,构建太湖流域水资源可持续利用评价指标体系,利用模糊综合评判法和灰色关联分析法分别对太湖流域2008年水资源可持续利用状况进行评价,两种模型计算结果均表明,2008年太湖流域水资源可持续利用处于中上水平,其主要制约因素主要表现在水环境状况和水生态状况问题较为严重。     

基于BN的模糊系统事故风险管理辅助分析

为提高模糊系统事故定量风险管理水平,将三角模糊数与贝叶斯网络相结合,提出基于BN的模糊系统事故风险管理辅助分析方法.首先通过致险机理分析确定风险事件各致险因子,在此基础上构建贝叶斯网络(BN),致险因子的先验概率用三角模糊数进行处理;然后利用BN的推理技术对风险事件进行概率预测、致因诊断和致险因子重要度分析;最后以某化工企业储油罐体火灾爆炸事故为例,应用该方法进行实证研究.结果表明:该方法能定量预测风险事件发生概率以界定风险等级,致因诊断能快速查明最可能的致因因素及其组合,重要度分析能找出系统薄弱环节以明确风险管理控制要点,从而为模糊系统事故风险管理提供辅助决策支持.     

我国生物质气化发电行业综合风险评价

针对我国生物质气化发电行业的现状,总结诸多风险的影响因素,建立了我国生物质气化发电行业综合风险评价体系。该评价体系主要包括5个一级风险影响因素:市场风险、技术风险、安全风险、管理风险、环境风险,每个一级影响因素包括4个二级风险影响因素。由层次分析法获得各个一级影响因素和二级影响因素的权重值,根据所构建的评价集和评分标准,结合模糊综合评价法对我国生物质气化发电行业现状的综合风险等级做定量定性分析。综合风险评价研究结果表明,生物质气化发电行业处于"较高"的风险等级,与实际情况相符。综合风险评价体系的构建合理,所建立的评价方法以及相应对策分析可为决策者提供参考依据。     

水质监测断面优化技术研究

科学合理的布设水质监测断面是全面准确地获取水环境质量监测数据的前提条件。在总结国内外水环境监测断面优化技术和优化方法的基础上,利用三峡库区长江干流现有25个断面近5年的监测数据,采用历史数据相关性分析、模糊聚类和物元分析方法进行断面优化,通过F检验和t检验表明优化前后两监测断面序列无显著差异。实验结果说明,多种断面优化技术的综合应用,能达到优化三峡库区长江干流水环境质量监控断面的目的,为合理布设流域监测断面提供技术支撑。     

基于前向神经网络的广义环境系统评价普适模型

为了建立由水环境、空气环境、生态环境、水资源环境、灾害环境、遥感环境、社会经济环境等不同环境系统组成的广义环境系统评价都能普适、通用的神经网络模型,针对BP神经网络因收敛速度慢、易于陷入局部极值而使实用性受限的缺陷,提出以双极性sigmoid函数作为网络隐层节点(神经元)的激活函数,而网络输出为所有隐层节点输出的线性求和的前向神经网络的广义环境系统评价模型.在设置广义环境系统指标参照值和指标值规范变换式,并对指标值进行规范变换的基础上,分别构建了适用于广义环境系统评价的任意2个指标规范值的前向神经网模型(NV-FNN(2)结构)和任意3个指标规范值的前向神经网模型(NV-FNN(3)结构).而对于指标较多的广义环境系统评价,只要将多指标分解为以上2个指标和3个指标的两种简单结构的前向神经网络的广义环境系统评价模型的组合表示即可.理论分析和实例检验结果表明:该模型对任意广义环境系统的规范指标值皆普适、通用,因而使不同环境系统的评价变得简洁、统一.规范变换和优化算法相结合的建模思想和方法对简化广义环境系统评价的多元回归、投影寻踪回归、回归支持向量机和径向基神经网络建模亦有借鉴和启迪作用.     

BP 神经网络模型在环境气象灾害预测中的应用研究--以湖南省为例

依据环境气象数据与自然灾害统计数据,建立BP神经网络模型,对湖南主要气象灾害（洪灾、旱灾、冰冻灾）及受灾经济损失进行实例预测,将在MATLAB7软件中的仿真结果与传统的多元线性回归模型分析结果进行比较和误差分析。结果表明,BP神经网络模型在洪灾、旱灾受灾率方面的预测效果和精度优于多元回归模型,而由于冰灾训练样本不足及经济损失与输入因子的线性相关程度高,在冰灾与受灾经济损失率方面稍逊于多元回归模型。