基于熵权-模糊综合评判的 输油管道风险分析

将模糊综合评价方法应用到输油管道事故风险安全评价研究中,结合输油管道的实际情况,建立了输油管道的风险综合评价指标体系,通过对比熵权-层次分析法和熵权-优序图的评价结果,得出优序图与熵权法集成的模糊综合评价方法更具有优势,其评价过程方便快捷且评价结果准确可信。     

化学强化一级处理系统BP神经网络建模研究

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系统进行辩识。辩识结果表明：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。     

BP神经网络在流溪河水库径流量预测中的应用

流溪河水库是广州市的主要饮用水源地,所属地区降雨量年际变化大,不利于水资源的优化配置。对流溪河水库径流量进行预测研究,可为其水资源的优化配置提供科学依据。目前人工神经网络(ANN)技术在水文序列模拟预测中有较多的应用,本文根据流溪河水库1959~2000年水文数据,利用BP神经网络对径流量进行预测,从模型检验结果看,所建模型有较好的拟合效果和预测精度,说明神经网络在预测径流量方面有良好的实用性。     

建立科学评价体系,推进循环经济发展

循环经济是经济发展新常态下转变增长方式、实现可持续发展的必然选择,良好协调的生态环境是循环经济追求的目标。评价循环经济发展水平如何,需要建立科学的评价体系。本文从经济效益、资源综合利用、资源消耗和废物排放四个维度,建立了由16个指标组成的循环经济评价指标体系;应用层次分析法与熵权法相结合的模糊综合评价方法,对2011—2015年北京市循环经济发展水平进行量化评价;采用BP神经网络模型,仿真并解析了北京市未来五年的循环经济发展趋势;结合北京市循环发展现状与未来趋势,从产业协同发展、资源环境供给侧改革、生产者责任延伸、税收激励机制、信息公开五个方面,提出深入推进循环经济发展的对策建议。     

大连城市环境评价与城市发展定量研究

通过对大连城市环境系统的考察,设立了完整的评价指标体系,运用模糊优选理论建立模糊评价模型,对大连城市环境进行了定量研究,并结合经济和城市化情况进行了分析。研究结果表明:城市环境质量总体上是在逐年提高的,但从2002年以来发展较为平缓。经济和城市化情况有较大发展,但仍有不足之处。     

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%。     

春、夏季长江口海域表层沉积物中重金属污染的模糊综合评价及来源分析

通过2010年春季(5月)和夏季(8月)对长江口海域表层沉积物中重金属Cu、Zn、Pb、Cd、Hg、As含量的调查分析,应用模糊综合评价方法对表层沉积物中重金属元素的污染程度进行了评价,同时应用主成分分析方法分析了重金属来源。结果表明:春、夏季各重金属平均含量顺序依次均为ZnPbCuAsCdHg;仅在夏季有1个调查站位表层沉积物中重金属质量水平属于二类,其余各调查站位在春、夏季表层沉积物中重金属质量水平均属于一类,整体上,春季表层沉积物中重金属污染程度小于夏季;主成分分析的结果表明前2个主成分特征值均大于1,方差贡献分别为43.47%、33.31%,重金属分布主要受工业排污与生活污水、沉积物中有机质、地球化学成分的变化的影响。     

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GIS的乌梁素海水体富营养化状况的模糊模式识别

利用基于MATLAB 7.0实现的模糊模式识别交叉迭代模型对2006年5—10月分布于乌梁素海各水体功能区的21个水质监测点的富营养化等级进行了模糊模式识别,并在GIS技术支持下,用Arcview的空间分析功能绘制富营养化等级识别结果、对富营养化状态影响权重最大的评价指标总氮(TN)含量和富营养化状态控制元素总磷(TP)含量对应的富营养化等级水体和地表水质等级水体的空间分布月变化Grid专题图.将富营养化状态变化及其分布区域与乌梁素海同期水质监测指标浓度变化及其分布区域进行对比分析及验证.结果表明,富营养化等级识别结果的时空分布与实际情况相符,能够比较准确地反映富营养化等级定量的时空变化趋势.