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。     

基于高光谱的土壤全氮含量估测

基于高光谱(350~2 500 nm)数据,研究了我国中、东部地区5种主要类型土壤全氮含量与高光谱反射率之间的定量关系,构建了基于偏最小二乘法(PLS)、BP神经网络(BPNN)和特征光谱指数的土壤全氮含量估算模型。结果表明,以500~900 nm、1 350~1 490 nm区域波段反射率经Norris滤波平滑后的一阶导数光谱为基础,构建的基于PLS和BPNN的土壤全氮含量估算模型精度较高,建模决定系数分别为0.81和0.98;独立观测资料检验结果显示,模型预测决定系数分别为0.81和0.93,均方根误差RMSE为0.219 g·kg^-1和0.149 g·kg^-1,相对分析误差RPD为2.28和3.36,说明PLS和BPNN模型对土壤全氮含量具有较高的预测精度。在光谱指数的分析中,基于近红外872 nm和1 482 nm 两个波段的差值光谱指数DI(NDR₈₇₂,NDR₁₄₈₂)对土壤全氮含量最敏感,建模决定系数、预测决定系数、RMSE和RPD分别为0.66、0.53、0.31 g·kg^-1和1.60。比较而言,三种方法估算土壤氮含量的精度顺序为BPNN模型＞PLS＞DI(NDR₈₇₂,NDR₁₄₈₂),基于PLS和BPNN两种方法建立的土壤全氮含量高光谱估测模型具有较高的精度,可以用来精确估算土壤全氮含量;基于两波段构建的DI(NDR₈₇₂,NDR₁₄₈₂)预测效果低于前两者,但也可以用来粗略估测土壤中的全氮含量。     

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.     

基于主成分分析法的危险货物运输企业安全评价

为更准确地评估危险货物运输企业安全等级以降低其运输风险,提出基于主成分分析法(PCA)的危险货物运输企业BP神经网络安全评价模型;在从人-机-物-环境-管理角度构建危险货物运输企业安全评价指标的基础上,分别利用该模型和其他3种模型对3家实例企业进行仿真评价和对比分析。结果表明,该模型的评价结果与期望值间的相对误差约为0.5%～1.2%,计算精度优于其他模型,且具有计算量小等特点。     

用于粉煤灰排放的加湿卸灰设备

针对粉煤灰排放产生二次污染问题，经过分析比较，选用了科学的加湿排放工作原理，设计了用于粉煤灰排放的新型灰料加湿卸灰机。     

城区变电站周边商民用建筑物的安全分析和评估

随着中国社会经济的发展,不断出现变电站位于城区和市区的情况。为了更好的评估城区变电站周边商民用建筑物的安全性,文章分析了城区变电站对周边商民用建筑物和设备设施的影响,研究了城区变电站故障电流对周边商民用接地系统的耦合干扰。建立了城区变电站故障电流耦合干扰分析模型,基于接地导体GPR(地电位升)这个重要指标,提出了耦合干扰系数概念。定量分析探讨了影响耦合干扰系数的主要参数、因素及其变化规律,给出了城区变电站和商民用建筑物接地系统安全评估和分析的建议流程。最后基于BP神经网络建立了耦合干扰系数计算模型,从而设计者可以基于现场实际情况快速得到商民用建筑物受到的耦合干扰具体数值。研究成果为城区变电站周边商民用建筑物的安全防护和评估提供了理论依据和工程指导。     

基于BP神经网络的作业场所风险预警模型研究

在全面分析作业场所职业危害风险影响因素的基础上,从人、物、环境、管理、安全技术、法制监管和社会经济利益等方面进行分析,建立了作业场所风险预警指标体系,建立了作业场所风险预警的BP神经网络模型.应用该模型分析多个企业作业场所职业危害的样本,对作业场所风险预警进行实证研究.结果表明,该模型精度较高,具有实用性和可行性,可用于作业场所职业危害风险预警.     

土地利用规划中建设用地预测方法比较

为探索提高建设用地预测精度和预测方法比较,该文运用多元线性回归模型、GM(1,1)模型和BP神经网络模型对晋城市建设用地进行预测,预测结果说明三种模型的平均相对误差和预测精度均存在一定差异。研究表明:建设用地预测中应结合数据本身的特点和数据收集的难易程度选择不同模型;多角度多方法进行预测比较,可得到预测精度较高的预测结果;对于建设用地预测方法比较,可以从模型本质特性、数据采用形式和数据获取难易程度等7个方面进行综合比较。该研究为科学选择建设用地预测方法、探索预测方法比较提供一种思路,为土地利用规划修编和土地资源可持续利用提供科学依据。     

基于支持向量回归机的南黄海浒苔分布面积预测模型

绿潮作为一种新型的海洋灾害,已经引起了各个国家的重视.依据2012年南黄海海域浒苔遥感监测分布面积数据,选取了温度、天气状况、风向、风力、浪高5种影响浒苔扩散的气候因子,建立了基于SVR的浒苔分布面积预测模型,并与经典的最近邻点插值模型、线性插值模型、3次样条函数插值模型和分段3次Hermite插值模型进行了回归效果的对比.分析结果表明,基于SVR的浒苔分布面积预测模型能够为浒苔遥感数据的插补提供一种方法,且回归效果优于传统的回归方法,为浒苔的防治提供辅助决策信息.     

基于人工神经网络模型预测ABR反应器处理效率

ABR反应器的处理效率受多方面的因素影响，本文通过BP人工神经网络，利用ABR反应器进水CODcr浓度、容积负荷、温度、稳定运行时间四个参数对其反应器处理效率进行预测。结果表明，BP人工神经网络可较好的用于ABR反应器处理效率的预测，具有较高的精度，在实际生产中，可以运用人工神经网络，对ABR反应器的运行参数进行调整，使之达到最优化的运行状态。