Application of non-market valuation to the Florida Keys marine reserve management

The quality of the coral reefs in the Florida Keys is essential to sustain nature-based tourism in the Keys. The recently established marine reserves (MR) are expected to improve the reef environment, particularly coral and fish abundance and diversity. In this paper, a combined model of travel cost and contingent behavior was estimated in order to measure the non-market recreational benefits of reef quality improvements. The results indicated that an average visitor would undertake 43-80% more number of trips to the Florida Keys and experience a 69% increase in the use values per trip, as a result of the MR-induced reef quality improvements. The above non-market value estimates were further applied to evaluating alternative management proposals for funding the MR program. It was found that the annual management costs of the MR program would constitute an insignificant portion--only around one to 2%--of the annual recreational benefits that the MR would generate. The results provide a strong economic justification for designing user-based funding mechanisms in order to make the MR program self-sustaining in the future.     

基于自回归GA-BP神经网络的AQI预测

基于徐州市2013年12月—2018年11月的空气质量指数日均值,建立了时间序列自回归输入的GA-BP神经网络模型用于空气质量指数预测。结果表明,所建立的网络模型能够准确预测徐州市空气质量指数的变化趋势,其中夏季预测相对误差18. 23%,仿真均方根误差(RMSE)为14. 59;冬季预测相对误差9. 14%,仿真RMSE为11. 47。     

基于人工神经网络的矿井通风系统评价研究

以矿井通风系统的“安全可靠、经济合理”和其定义所包含的各项内容为依据,从矿井通风动力、通风网络、通风设施、通风质量、通风监测、防灾抗灾能力、通风电耗、通风能力8个方面,确立了16项矿井通风系统评价指标,建立了一个新的矿井通风系统评价指标体系。采用人工神经网络中的BP网络算法,在VisualC++6.0平台上研制开发了矿井通风系统评价BP网络模型的计算机程序。并经过实际生产矿井检验,预测结果与实际完全吻合,说明了笔者所确定的矿井通风系统评价指标体系可以反映矿井通风系统的状况,所采用的BP网络算法正确,可以用来指导实际工作。该计算程序简单,易于操作,有一定的推广应用价值。     

基于遗传神经网络模型的大气环境质量评价方法

设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法，实验结果显示了遗传算法快速学习网络权重和全局搜索的能力，有效地解决了BP算法的局部收敛问题。误差反向传播的遗传——神经网络(GA—BP)模型用于大气环境质量综合评价，具有简便、准确、客观和适应性强等优点。     

化工园区应急物资需求决策模型研究

为实现化工园区高效应急救援,针对化工园区应急物资需求及特点,从基本物资需求量、应急物资消耗量、应急物资损耗量3个方面,构建化工园区应急物资需求优先级指标体系;基于TOPSIS方法对各应急物资需求进行重要性分级排序,设计求解出应急物资需求量的BP神经网络预测模型。以化工园区历史事故案例进行分析,结果表明,BP神经网络应急物资需求预测结果和实际应急物资需求量相差很小,结合TOPSIS方法后的应急物资需求分级决策方案,能有效辅助应急物资的组织和调度,最大限度地发挥应急效用。     

Optimization of thermal performance of the parabolic trough solar collector systems based on GA-BP neural network model

The aim of this paper is to optimize the thermal performance (system output energy, thermal efficiency, and heat loss of cavity absorber) of parabolic trough solar collector (PTC) systems in order to improve its thermal performance, based on the genetic algorithm-back propagation (GA-BP) neural network model. There are a number of undefined problems, fuzzy or incomplete information and a complex thermal performance of the PTC systems. Therefore, the thermal performance prediction of the PTC systems based on GA-BP neural network model was developed. Subsequently, the metrics performances have been adopted to comprehensively understand the algorithm and evaluate the prediction accuracy. Results revealed that the GA-BP neural network model can be successfully used to predict the complex nonlinear relationship between the input variables and thermal performance of the PTC systems. The cosine effect has a great influence on the thermal performance; thereby the geometrical structure of the PTC systems was optimized. It was found that the optimized geometrical structure was beneficial to improve the thermal performance of the PTC system. In conclusion, the GA-BP neural network model has higher prediction accuracy than the other algorithm and it can be feasible and reliable.     

BP及RBF人工神经元网络对臭氧生物活性炭水处理系统建模的比较

运用BP和RBF人工神经元网络建立臭氧生物活性炭系统模型,考察了两个网络对水处理系统建模的适应性。研究表明,BP和RBF人工神经元网络的臭氧生物活性炭系统模型准确地描述了系统影响因素的关系,可以求出系统中臭氧的经济投量;用BP人工神经元网络建立水处理系统模型,泛化能力好,但逼近速度较慢;运用RBF人工神经元网络建模,泛化能力较差,但逼近速度快。该项研究克服了运用传统方法建模的不足,为实现水处理系统的优化设计提供了可行的途径。     

长江（万州段）水体溶解性有机物的荧光光谱分析

按照河床形态、水文条件、排污口分布、支流状况等特点从长江万州段及长江支流苎溪河选取8个断面进行采样,对水样中溶解性有机物（DOM）的荧光光谱特征进行了分析和研究。利用日立F 4500荧光分光光度计对长江水、普通自来水和纯水在紫外光激励下产生的荧光光谱及其特性进行了比较研究。同时,研究了不同水样、不同取样点的水体DOM的荧光特性和三维荧光光谱图。结果表明：长江水在波长290 nm左右的紫外光激励下能产生较强的荧光。荧光峰是350~550 nm 范围的宽谱峰,荧光峰值波长在450 nm左右。但是不同取样点水样的荧光峰强度明显有差异,在4号、5号、2号取样点的水样荧光强度明显高于其他取样点,这与采样点附近污染源排放有明显的关系。该研究方法可作为鉴别水质污染的一种有效的手段.     

基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型

针对非煤地下矿山安全评价的复杂性和非线性特性,BP神经网络对非线性动态系统较强的适应性,提出并建立了一种基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型。为提高该模型的可靠性,结合非煤地下矿山生产工艺特点,提出了一套便于统计和赋值的安全评价指标体系;确定了BP神经网络结构和评价结果表征方法;为提高BP神经网络算法的收敛速度和稳定性,对标准BP算法进行有效改进;通过实例运算验证了该模型的可行性。基于BP神经网络的安全评价模型为评价非煤地下矿山安全管理现状及水平提供了可操作的方法,为矿山有关部门提供了科学安全管理的依据。     

船舶溢油事故等级评估方法比较

船舶溢油事故等级评估是船舶溢油应急计划研究的重要内容,它受到溢油量、事故发生位置等多种因素的影响,是复杂的多属性分类问题.利用熵值法、关联度法和BP神经网络法3种目前常用的事故等级评估方法,对上海港1984─2003年发生的12起船舶溢油事故进行了危害等级判定,以期探索溢油事故等级合理量化评估技术方法.对比了3种方法在结果一致性、误差精度上的优劣性及实际适用性.结果表明:BP神经网络和关联度法适用性较好,熵值法必须结合专家打分才能得到较好的判定结果;同时BP神经网络法的评估结果一致性比率较高,误差率较低,但存在建模成本高和对噪声较敏感的缺点.