基于BP神经网络的碳达峰目标下碳汇计量方法研究

为了解决当前碳汇计量方法存在计量误差、准确率低的问题,提出了基于BP神经网络的碳达峰目标下碳汇计量方法的研究。首先,基于碳达峰目标对碳汇数据进行预处理,获取准确度较高的碳汇数据;根据BP神经网络构建碳汇计量BP神经网络模型,输出碳汇数据集;然后综合考虑碳库选择指标,选择与碳汇数据集匹配的碳库;最后,实现碳达峰目标下碳汇计量的目标。实验证明,此种计量方法具有较高的拟合度,计算值与原值更加接近,相对误差在1.01%～1.71%,始终保持在2%以下,证明该方法的碳汇计量结果准确率较高。     

山地城市主要河流水质评价及预测研究——以四川省绵阳市为例

综合客观评价河流水质的健康及污染状况,科学分析预测水环境质量的变化趋势,对于河流水污染精准防治具有重要意义。选取绵阳市境内主要河流为研究对象,基于2014-2022年绵阳市12个水质监测断面的4项污染物指标监测数据,结合模糊综合评价法及主成分分析法对其断面水质进行评价并判断污染程度,建立带外源输入的非线性自回归（NARX）神经网络模型,预测研究区域内2025年和2030年的水质变化趋势。结果表明：1）综合不同水期来看,在枯水期,芙蓉溪仙鱼桥与梓潼垢家渡断面的水质级别分别在2015年和2016年都未能达到水质目标,满足水质功能标准的断面占12个监测断面的92%,而在平水期与丰水期各断面水质均能达到各自的标准;2）凯江老南桥、梓潼垢家渡及天仙镇大佛寺断面水质受水期影响较大,平武水文站在所选断面中总体水质较好,而芙蓉溪仙鱼桥较差;3）溶解氧（DO）、高锰酸盐指数（CODMn）、五日生化需氧量（BOD5）及氨氮（NH3-N）的实测值与预测值之间高度相关,均方误差均较小,满足水质预测的精度要求;4）从水质变化趋势来看,除天仙镇大佛寺断面2028-2030年的水质级别由2023-2027年的Ⅰ级降...     

基于时空回归克里格和AOD数据的PM2.5时空插值

基于京津冀地区2016年PM_(2.5)浓度监测数据和MOD04的10 km分辨率气溶胶数据,结合时空位置,建立PM_(2.5)回归模型,使用时空回归克里格方法对京津冀地区进行PM_(2.5)时空插值,对比研究时空回归克里格与只使用监测站数据的普通时空克里格方法的时空插值结果。结果表明,两种方法的插值结果时空趋势相同,京津冀地区东南部PM_(2.5)浓度较高,夏秋两季浓度低于春冬两季;时空回归克里格插值结果的均方根误差为26.1,时空克里格插值结果均方根误差为28.3,即兼顾时空趋势并结合气溶胶数据的时空回归克里格插值精度提高了约8%。     

崇明东滩湿地沉积物重金属污染的磁诊断

对取自崇明东滩的高潮滩、中潮滩和低潮滩的沉积物柱样进行了磁学、粒度、重金属含量等指标的分析、比较与综合研究. 结果表明:在以粉砂为主的崇明东滩,通过污染负荷指数法进行评价,除低潮滩无污染外,中潮滩和高潮滩均有中度的重金属污染. 选取中度重金属污染的高潮滩沉积物柱样进行粒度、重金属含量以及磁性参数的相关性分析显示,χ_fd,χ_ARM/SIRM与重金属含量和粘土(粒径<4 μm)之间有较高的相关性,并以此建立了磁诊断线性回归模型;χ_fd和χ_ARM/SIRM可作为重金属含量的替代指标.      

小波网络在大气污染物浓度预测中的应用

提出一种“分解-重构-预测”小波网络的大气污染物浓度的预测方法。通过小波分解,把浓度序列分解为不同频段的小波系数序列,再对各层的小波系数子序列重构到原尺度上,然后对小波系数序列采用相匹配的BP神经网络模型进行预测,最后合成浓度序列的最终预测结果。经对二氧化硫浓度预测证明,该方法预测模型推广能力强,预测精度高。     

BP神经网络在台风路径预报中的应用

利用前馈型BP神经网络模型,对发生于中国沿海的热带气旋的移动路径进行了预报应用研究.根据中国<台风年鉴>发布的每个台风过程记录,对预报试验的台风个例分别选取了经度、纬度、中心气压和最大风速等81个因子,由多元回归选取了其中相关性好的因子,进行网络的学习训练,在获取前24h间隔6h的4次台风信息的基础上,用来预报了台风未来24h,48h和72h的短期路径变化.将该方法预报结果与CLIPER模式预报结果进行了比较,结果表明,BP神经网络模式的预报精度比CLIPER模式的高.     

南京河西地区岩土体剪切波速与土层深度的关系

南京河西地区是南京市重点开发的新市区,该区域工程地质条件相似,主要为长江高河漫滩地质地貌单元。本文选取该地区47个典型钻孔的岩土体剪切波速资料,采用三种数学模型进行统计回归分析,运用相关系数R(或测定系数R2)检验Vs—H之间的线性相关关系,并根据计算的SD值选择较优的数学模型。统计结果表明,该地区各类岩土体的Vs—H线性相关关系显著,说明采用上述数学模型进行Vs—H回归是可行的。对两个工程场地进行剪切波速预测,并对场地类别作出划分,检验结果表明,该地区各类岩土体的Vs—H经验关系是可靠的,符合当地岩土特征,在样本深度范围内有足够的工程应用精度,可以应用。     

广义最大覆盖模型在消防站优化选址中的应用

针对目前我国城市消防站建设存在的数量不足、责任区面积过大、选址缺乏科学性等问题,引入广义最大覆盖模型,探讨城市消防站的优化选址方法.广义最大覆盖模型很好地解决了传统最大覆盖模型中假设覆盖度为二元值的缺陷,通过分段递减函数,将覆盖度表示为0～1之间的连续值,实现了供应点对所有需求点的覆盖.同时,本研究还考虑不同区域的火灾风险等级并设定了相应响应时间限值,通过对最短响应时间和响应时间限值的比较,得出候选消防站点对各个需求点的覆盖度水平.通过实例对广义最大覆盖模型的有效性进行验证,并利用LINGO软件进行求解.研究表明,广义最大覆盖模型可实现供应点以不同程度覆盖所有需求点,更适用于消防站类应急设施的选址问题.     

基于回归分析的火灾发生气象因子的研究

利用二元回归分析法,对火灾发生次数、空气湿度、风速进行回归分析并检验,得出了火灾发生次数、空气湿度、风速三者之间的显著线性关系。     

回归分析综合模型在农用地定级估价中的应用

为了使农用地级别划分和基准地价评估真正统一，以黄金坪水电站水库淹没区为例，将淹没区农用地划分为119个定级估价单元，在Arcmap／info，SPSS软件技术平台上，用回归分析法建立水库淹没区农用地定级因素与纯收益之间关系的综合模型，划分农用地级别，然后用收益还原法计算各级别基准地价。结果为：估算纯收益与实际纯收益间绝对误差为0．05元／m^2，相对误差为13．85％，相关系数达0．86；一级地价23元／m^2，二级地价19元／m^2，三级地价15元／m。，四级地价12元／m^2。表明：回归分析综合模型在淹没区农用地定级估价中取得了较理想的效果，使定级估价数据资料直接共享，省去了专家确定权重的难关，适合水库淹没区农用地市场不发育的现状。