人工神经网络方法用于城市环境空气质量综合评价

采用人工神经网络技术,建立了城市环境空气质量综合评价的ANN模型,并通过实例对建立的评价模型进行验证。结果证明,ANN模型用于区域环境空气质量评价,其评价结果比较直观。同时,对在建立和应用ANN模型时应注意的一些问题进行了讨论。     

人工神经网络在道路交通噪声预测中的应用

人工神经网络具有很强的预测功能，根据某公路交通噪声的实测数据，应用人工神经网络进行道路交通噪声的预测，经检验，计算值与实测值接近，从而为道路交通噪声的预测提供了一种新的途径。     

城市绿地生态系统功能简述

国内外的实践和研究表明,以改善生态环境为绿化的主要目标,是城市现代化建设的必然要求;建成以林木为主、多种植物、多种效益的绿色系统,是城市绿色建设的必然选择;而回归大自然,回到森林环境之中,则是人类社会的共同愿望.     

三维铝型材挤压模多参数优化

以一个导流组合模为例,利用神经网络建立模具参数的数学模型,用遗传算法对参数优化。其中由正交法设计得到实验样本,由软试模提取模具的SDV值,将其作为优化目标。最终实验结果与优化值吻合,为建立和控制挤压模参数提供了一种行之有效的手段。     

基于机器学习的电热防除冰表面温度变化趋势预测

针对飞机部件周期控制律电加热防除冰的应用,提出基于机器学习以预测电加热防除冰表面温度的变化趋势.依靠大型结冰风洞及其电加热防除冰控制系统完成防除冰试验,获得有效的试验数据,以通、断电周期为分割单元,将试验数据划分成验证集和训练集.根据电热防除冰过程的换热情况,构建样本的特征参数,利用机器学习的有监督学习方式,选择KNN近邻回归算法和局部线性加权回归算法预测温度变化率,再转换为温度,得到的温度变化与测量数据的线性相关性达到80％以上的高相似度结果,表明使用机器学习可快速预测电热防除冰部件的表面温度变化趋势,且不同的回归算法针对模型不同测温点位置的预测效果存在差异.     

轴流通风机整机噪声估算的灰色模型

应用灰色系统理论建立了轴流通风机在较高转速下的整机噪声估算公式，介绍了ＧＭ（１，１）模型应用不等间隔序列的处理方法，表明该模型可从时间，空间序列分析推广到其它单变量系统分析。     

智能控制在污水生物处理系统中的应用

对智能控制的适用范围及污水生物处理工艺的特征进行了简单分析。对智能控制的3大主要分支模糊逻辑控制、神经网络控制及专家控制系统在污水生物处理中应用的最新动态进行了评论和分析。结果表明，在污水生物处理中引入智能控制是一种提高处理效率、降低运行成本的有效方法，国内在污水生物处理智能控制的应用研究与国外有较大的差距，国内的研究及应用还处在发展阶段，应当加强。最后对污水生物处理智能控制的发展方向作了简要分析。     

模糊神经网络控制在污水处理中的应用研究

对模糊神经网络(FNN)技术应用于污水处理进行了研究,提出了一个具有五层的模糊神经网络控制器,仿真实验表明,该控制系统具有很强的鲁棒性与容错性.该控制器能够自动调整隶属度函数、动态优化控制规则,将其应用于溶解氧控制和出水水质预测,结果表明可以快速、有效地使溶解氧浓度达到期望值,实际出水水质预测结果也具有很好的收敛性和预测精度.     

Elman神经网络在抽水地面沉降预测中的应用

将Elman神经网络应用于南京奥体中心地铁站抽水试验初期对地面沉降的预测，提出了一种预测模型。该模型采用对已知数据样本进行分段的方法，把分段后的数据作为网络输入和期望输出训练网络，从而达到动态建模的目的。从预测结果来看，该模型误差较小，基本上能够反映2002—07—21当天地面沉降的真实情况，具有一定的可靠性和实用性，因此，该模型可作为后期由于基坑开挖和防渗排水所引起地面沉降的分析工具。