神经网络在海水腐蚀预测中的应用

根据我国材料自然环境腐蚀网站长期以来积累的海水腐蚀数据,采用BP人工神经网络算法,建立了碳钢及低合金钢的海水腐蚀预测模型.该模型以合金成分、环境因素为输入参数,以平均腐蚀速率为输出参数.以碳钢、低合金钢的17种钢种在青岛、厦门、榆林海水腐蚀试验站16年腐蚀数据建模.选定A3钢与10CrCuSiV在以上三地16年的腐蚀数据为验证样本.结果表明该网络具有良好的预测精度,能够正确反映海水环境腐蚀性因素及金属材料腐蚀暴露时间与其腐蚀速率的关系,用于碳钢及低合金钢在海洋全浸环境中的腐蚀预测.     

基于BP神经网络的安全评价方法研究

阐述了BP神经网络的基本原理,利用机会约束的思想建立了综合安全评价模型．运用反向传播算法和遗传算法对神经元网络进行训练,在此分析基础上对系统综合安全评价模型进行求解,并对运用神经元网络进行综合安全评价的优点进行了分析。     

吉林延吉八道金矿构造控矿模式

八道金矿为延吉中生代火山岩型金矿中较为典型的矿床之一。其矿床成因，除与火山作用有关之外直接受构造的控制，而火山作用本身又与区域深大断裂有关。本文着重讨论了矿区火山岩与朝阳河断裂的关系及构造控矿模式。     

基于三层网络的SBR法深度脱氮智能控制系统的中试研究

以一座处理量为60m3·d-1的SBR法中试系统为研究对象,将三层网络智能控制技术引入SBR工艺中,并对该智能控制系统的深度脱氮效果和稳定性进行了中试研究.在SBR法硝化反硝化过程中,pH、DO、ORP曲线上会出现反映生物脱氮进程的特征点,以pH、DO、ORP为控制参数建立的智能控制策略可以准确判断反应的终点,避免了过度曝气,在保证深度脱氮的前提下节省了能耗.经过10个月的稳定运行,即使在温度较低的情况下,该SBR法智能控制中试系统出水的各项指标完全能够达到国家污水排放一级标准,并且达到了深度脱氮的效果,出水COD低于50 mg·L-1,总氮低于5 mg·L-1.     

贵州喀斯特地区河网分布规律及其主控要素分析

为揭示喀斯特地区河网的空间分布规律及其与主控自然要素的关系,运用GIS为主要分析手段,以贵州为研究样区,通过数字矢量化1∶5万水系图、降雨量分布图、地貌类型图、坡度图、岩性图等,进行空间叠加分析,定量计算了不同类型区河网密度值,分析了贵州河网的空间分布特点。结果表明:贵州平均河网密度为781.84m/km2,受构造运动影响较为明显,整体呈现出"东密西疏"的特点。非碳酸盐岩地区河网密度为1000.43 m/km2,石灰岩地区为597.16 m/km2,白云岩地区为779.41m/km2,河网密度与岩性具有明显的相关性,非碳酸盐岩地区河网密度要远远高于碳酸盐岩地区,白云岩地区河网密度高于石灰岩地区;在垂直空间上,坡度≤2°时,河网密度最大,为1237.36m/km2,而坡度≥25°时,河网密度为379.37m/km2,随着坡度的增加河网密度明显降低。     

硫酸盐还原过程中SRB的限制性生态因子的BP神经网络建模与仿真

利用BP神经网络对产酸脱硫反应器（专利设备，ZL：98240801.3）处理高浓度硫酸盐废水时硫酸盐还原菌（SRB）的限制性生态因子（COD/SO^2-4比、pH值、ALK、SO^2-4负荷率）进行建模与仿真，从而实现了多变量函数关系的映射与泛化，并从数学生态学角度定量表征了产酸脱硫微生物生态系统中SRB种群的代谢活性与实现生态位。     

微波、毫米波电磁材料特性及参数宽频带测试方法

讨论一种微波、毫米波电磁材料特性和参数宽频带测量方法——自由空间法。给出了该测量方法的测试原理和基于国产AV3630幅相接收机为基础的测试系统构成及系统扩频方法,论述了自由空间测试法需注意的关键技术问题。     

基于最佳范化能力的BP网络隐节点数反比关系式的环境预测模型

网络结构和样本集复杂性是影响BP网络泛化能力的两个最重要因素.对一个给定的训练样本集,为了构造一个与样本集复杂性相匹配的网络结构,使BP网络具有最佳泛化能力,在分析BP网络的泛化能力(用检测误差E2表示)与网络结构和样本集复杂性之间关系的基础上,建立了含参数的BP网络检测误差E2与网络隐节点数H、样本的因子数n、样本数...     

东胜砂岩型铀矿微量元素地球化学特征初探

近年来 ,鄂尔多斯盆地在石油和天然气勘查取得重大进展的同时 ,在盆地北部东胜地区也发现了可地浸砂岩型铀矿床 ,标志着我国地浸砂岩型铀矿勘查取得了重要突破。从微量元素地球化学入手 ,初步总结了东胜地区砂岩型铀矿的微量元素地球化学特征 ,与新疆伊犁和中亚典型的层间氧化带型砂岩铀矿进行了对比 ,分析探讨了铀成矿作用 ,认为东胜砂岩型铀矿成矿作用虽与氧化还原过渡带有关 ,也具外生和深源双重性质的微量元素组合 ,不同于单一的外生水成层间氧化带型砂岩铀矿 ,铀成矿过程中有深部物质和含煤层气或油气流体参与。     

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。