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。     

黄土丘陵区退耕还林工程对县域粮食安全的影响——以陕西省清涧、米脂、子洲、吴堡县为例

为了评估黄土丘陵区实施退耕还林工程对县域粮食安全的影响,选取研究区典型四县——米脂、清涧、子洲和吴堡,假设实施退耕还林工程粮食补贴全部以粮食实物兑现和不实施退耕还林工程退耕的坡耕地提供粮食生产为前提,运用修订的耕地压力指数模型来对比评估退耕还林工程对县域粮食安全的影响。研究结果表明:退耕还林工程对米脂县和子洲县粮食安全影响较明显,对清涧县和吴堡县影响甚微。不同退耕规模对不同人口密度县域粮食安全的影响程度不同。研究结果对国家建立长期、稳定、有效的粮食补偿机制有一定参考意义。     

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...     

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BP神经网络的北京城区公园土壤PAHs含量预测

城市公园是城市生态环境的重要组成部分,其环境质量与人类健康息息相关.选择北京市121个城区公园,采集公园土壤样品并分析其中7种多环芳烃（PAHs）含量,评价城区公园土壤中PAHs的含量水平,并基于BP神经网络预测了2020年和2023年土壤PAHs含量.结果表明:北京城区公园土壤中w（PAHs）（7种PAHs总含量）范围为0.033~4.182 mg/kg,低于GB 36600—2018《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准（试行）》土壤污染风险筛选值,且7种PAHs的毒性当量浓度（TEQ）均低于世界卫生组织标准值（1 mg/kg）,对人体健康的毒性风险较小.将14个影响指标（8个社会经济因子与6个公园特征因子）作为输入层、土壤w（PAHs）作为输出层,建立BP神经网络的拟合优度达0.845.预测结果显示,2020年和2023年北京城区公园土壤中w（PAHs）范围分别为0.008~0.969 mg/kg和0.022~1.988 mg/kg,整体均低于GB 36600—2018土壤污染风险筛选值,但随时间推移呈上升趋势,尤其朝阳区和海淀区将有大幅增长.研究显示:城市化发展因素对土壤w（PAHs）的增加有明显影响,城市发展进程影响不容忽视;至2023年,北京城区公园土壤若不加管理,其w（PAHs）将持续增长.