密云水库流域2000-2005年植被覆盖度变化监测

植被是生态系统最重要的组成部分,而植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个最重要的指标,是生态系统健康评价的前提和必要的基础。文章利用2000和2005年2个时相的Landsat 7 ETM+遥感影像为数据源,以BP神经网络法为植被覆盖度估算模型,计算了密云水库流域内不同时期的植被覆盖度,生成了该流域2个时相内的植被覆盖度图,以此分析密云水库流域植被覆盖度的时空变化。结果表明,从2000-2005年,密云水库流域内除无植被覆盖类型外(即水域部分),其余土地利用类型的植被覆盖度都呈增加趋势,其中以沙质地和耕地最为明显,分别增长了29.5%和27.3%,并且密云水库流域的平均植被覆盖度不高,尤其西部地区植被覆盖度较差,水土流失和土地沙化情况比较严重。     

博闻

自动铺路机 这种铺路机名为Tiger—stone,意思是“吞食石头的老虎机”,它可以像打印机一样为人们高效地铺设人行道。铺路机的外观像一个放大版的打印机墨盒,砖块从一边进去,“打印”好的路面从另一边出来。铺路机喷射黏合剂的方式也和墨盒有些类似,可以很合理地在砖块之间填上黏合剂。按照不同的砖块排列方式,以及不同的砖块颜色,     

基于神经网络的生化池能耗预测模型研究

我国城市污水处理的能耗处于较高水平,直接能耗中电耗占60%~90%。为了合理利用电能,以A/O工艺为基础,选取BP神经网络建立能耗预测模型,由入水信息对溶解氧进行预测,为污水处理过程中曝气量的及时调度、有效利用能量提供可靠的决策依据。     

BP神经网络在再生水补给密云水库水质评价中的应用

基于环境质量基本模型,将补给的再生水视为点源污染,建立了再生水补给后的湖库污染物浓度变化模型.在得到补给后主要污染物稳定浓度的基础上,建立BP神经网络模型,使用随机数发生器生成随机数据作为模型的学习样本和检验样本以满足BP模型对样本数量的需求.使用BP模型对再生水补给后的水质进行评价,评价结果证明了再生水补给的可行性与相对安全性.     

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.     

围油栏布放回收自动控制装备的开发与应用

水域溢油事故发生后,溢油在水面上扩散迅速、污染面积快速扩展。因此应急围控用围油栏的布设下水要尽可能快速、便捷、高效。目前国内应用的围油栏,自动化程度较低,需要一定数量的操作人员现场操作,不能满足现代条件下快速高效围控水域溢油的需要。因为海上作业具有特殊性,受风浪流等海况影响,现场操作难度大,劳动强度高,人员相对有限,工作效率难于提高。围油栏布放回收自动控制装备,采用电控液压卷绕机储存围油栏,设有围油栏自动导进导出排布系统,不但储存运输方便,布设快捷,而且无需现场操作人员,自动化程度高。是海上溢油围控作业革命性创新,具有重大意义,社会效益显著,也具有极大的环保意义。     

基于距离相关系数和支持向量机回归的PM2.5浓度滚动统计预报方案

针对目前空气质量统计预报方法存在的主要缺陷,本文提出了距离相关系数和支持向量机回归相结合的统计预报方案DC-SVR.利用淮安市2013年1—12月PM_(2.5)观测资料和常规气象观测资料,首先在选入预报当日气象要素的基础上,增加选取前期污染物和气象要素作为预报因子,再采用距离相关系数分季节从预报因子中筛选出重要预报因子,最后采用支持向量机回归对PM_(2.5)浓度值进行逐日滚动统计预报.研究发现,淮安地区气温和气压对PM_(2.5)的距离相关性要高于其他气象要素,夏秋季PM_(2.5)与气象要素的距离相关性较春冬季好.基于距离相关系数和支持向量机回归建立DC-SVR模型,PM_(2.5)的试预报值和实测值的全年相关系数高达0.76,平均偏差仅为1.13μg·m~(-3),平均绝对误差为23.47μg·m~(-3).通过与支持向量机回归、人工神经网络的统计预报效果对比,DC-SVR模型有效降低预报因子维数且能自适应选取最佳参数,预报精度显著优于其他3种统计预报方案,可为业务化预报提供参考.     

基于神经网络的黄柏河东支流域水质遥感估算

水质安全是水环境中的关键因素,流域中复杂的空间差异一直是水质估算精度不高的主要原因。文章提出采用一阶微分算法提高遥感影像数据与实测水质参数之间的相关性,利用遥感影像数据与流域库区空间划分条件作为BP神经网络的输入模拟流域空间结构建立高精度水质反演模型。以黄柏河东支流域尚家河水库坝址以上流域为研究对象,基于Landsat-8遥感影像数据,选取主要水质参数：氨氮、总磷、高锰酸盐指数。经验证模型达到“优”精度等级,估算值与实测值最小决定系数为0.85、最小纳什效率系数为0.82、最小百分比偏差值为-9.51%、最大均方根误差与标准值比值为0.42。从水质参数估算结果空间分布图确定流域中玄庙观水库以氨氮浓度为代表污染最为严重。     

基于红外热成像的隧道火焰检测技术研究

精准的火焰检测是有效避免火灾发生的关键,针对传统的火灾探测算法在公路隧道等大空间环境中存在及时性与准确性相互制约的问题,通过研究隧道火焰初期在图像中呈现的静态和动态特征,提出了一种基于红外热成像的公路隧道火灾初期火焰检测方法。利用温度阈值获取疑似火焰区域,根据红外图像在引导滤波器作用下降噪,同时利用区域增长法分割疑似火焰区域;从疑似区域中提取的特征值构成特征向量,进行数据归一化提高SVM收敛速度;利用人工蜂群算法优化参数。结果表明：ABC-SVM能够实现公路隧道火灾初期的火焰识别,检测正确率相较于RBF方法提升了2.26%,运行时间缩短了2.29 ms;检测正确率相较于SVM方法提升了0.87%,运行时间缩短了2.22 ms。本方法可以对初期隧道火灾进行快速、有效检测,并有良好的环境适用性。     

基于神经网络的洪水预报研究

人工神经网络通过神经元之间的相互作用来完成整个网络的信息处理,具有自学习和自适应等一系列优点,因而用它来进行洪水预报是可行的.对洪水预报问题,初步建立了基于神经网络的洪水预报系统,给出了应用实例.