利用神经网络及数值模拟获取变压边力控制曲线

在应用Dynaform、Autoform等板料数值模拟软件的过程中 ,通常需要对压边力施力曲线进行各种预先的设定 ,但如何选定施力模式一直是一个比较棘手的问题 ,在文中利用数值模拟及MATLAB中的神经网络工具箱得出了压边力的最优控制曲线     

阜新市城区大气环境容量核算结果及其应用

根据大量模式化参数，通过核算，得出了阜新市城区普通空气污染物的环境容量，给出了城区各分区及每个网格的分解量，应用这些成果，将对老污染源及新工业项目的环境管理，发挥极其重要的作用，对阜新市的可持续发展战略有着重要意义。     

BP神经网络在降水酸度预测中的应用

本文利用南昌市城市大气中SO2、NOX、TSP等浓度数据及降尘数据建立了BP神经网络的降雨酸度预测模型，结果表明：BP神经网络的预测模型不仅能较好地反映致酸因素与降水酸度的相互关系，而且预测精度也高于多元回归等模型。     

基于人工神经网络的行业无害化生产能力评价模型研究

利用BP前向人工神经网络方法 ,建立了一种全新的基于人工神经网络的行业无害化生产能力评价模型 ,该模型采用动量梯度下降反向传播和学习速率自适应调整相结合的训练学习算法。最后 ,以造纸及纸制品业为例 ,对中国各省市造纸行业的无害化生产能力进行评价 ;并进一步分析中国各省造纸行业无害化生产能力的时空分布规律 ,为我国行业规划、布局决策提供科学依据。     

BP网络应用于大气环境监测点的优选

为了对大气环境监测点进行优化选择 ,以大气质量分级标准为训练样本 ,构造BP网络进行训练 ,用训练好的BP网络对某地的大气环境监测采样点进行了优选 ,并与物元分析法优选结果进行比较。结果表明 ,BP网络用于环境测点优选具有较好的客观性和应用性     

应用BP神经网络预测嵌岩桩竖向承载力的研究

利用BP神经网络,建立了嵌岩桩竖向承载力预测的BP神经网络模型,采用嵌岩桩竖向承载力的实验数据对网络进行了训练,并以此训练好的BP神经网络对嵌岩桩承载力进行了预测。预测结果表明,该模型具有很高的预测精度,为预测嵌岩桩承载力提供了一种新的方法。     

人工神经网络在湖泊富营养化评价中的应用研究

运用人工神经网络技术评价湖泊富营养化程度。详细阐述了神经网络的结构设计，样本生成及学习算法，给出了通过训练得出的网络权和阈值，最后将此神经网络用于１２个湖泊的富营养化评价，取得了较好的评价结果。     

湖泊水质富营养化评价的多准则神经网络法

提出了基于误差平方和准则与模糊熵准则下的多准则神经网络湖泊水质营养化评价模型，并将其应用于我国五大湖泊水质营养化的评价。结果表明，多准则神经网络用于湖泊水质营养化评价，具有简便，实用，客观和广泛的通用性     

建立土壤硫释放过程的人工神经网络模型

以温度、土壤含水率、胱氨酸添加量和土壤pH值作为土壤释放挥发性含硫化合物的主要影响因素,采用正交实验方法分析这些因素与土壤硫释速率的关系,利用BP神经网络算法对实验结果建模,并用模型对不同影响因素下的土壤硫释放情况进行预测。结果表明,网络模型对学习过的样本有较高预测精度,预测结果相对误差在2％以下,对未学生过的样本,误差为10％左右,表明人工神经网络方法建立的模型适用于土壤硫释放预测。