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281.
基于Matlab的BP神经网络在大气污染物浓度预测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
为了寻求有效控制和改善环境质量的相应措施,选用了英国伦敦Bloomsbury监测站的PM10小时平均浓度监测资料,采用“提前终止法”泛化改进的BP神经网络模型,预测PM1024 h内的小时平均浓度。结果表明:采用BP神经网络法对大气污染物浓度进行预测,预测相对误差在2%-48%之间,且绝大部分在2%-17%之间,预测精度较高,泛化能力较好,为大气污染物浓度预测提供了一种全新的思路和方法。 相似文献
282.
基于神经网络评估的密封点泄漏检测 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了运用神经网络评估方法对石化生产装置泄漏风险进行量化评估的主要程序:输入变量的选择、风险指标的确定及总风险评估指标的确定等。以某炼油厂柴油加氢精制装置的应用为例,说明该方法可以指导企业根据最终确定的风险等级制定泄漏检测计划,对高风险部位增加检测的频次,既能有效监控密封点的密封效果,又减少不必要的资源投入。 相似文献
283.
因夜间天空亮度分布具有非线性变化特点,故引入神经网络算法,建立基于时间序列的夜天空亮度预测模型,夜天空亮度预测模型可为城市光污染防治提供评价依据.文章对神经网络的原理进行了论述,建立了基于时间序列预测模型.以测试数据为训练样本集,基于MATLAB(矩阵实验室,Matrix Laboratory的简称),采用改进的BP算法(误差反向传播算法)对网络进行学习训练,并对存在的误差进行了分析.基于时间序列BP神经网络的夜天空预测模型,当隐含层神经元数目为5,训练函数为L-M优化算法(trainlm)时,最大绝对误差可达到0.003 6 cd/m2,最大相对误差达到2.361 4%.结果表明,模型的运行结果与试验数据比较吻合,输出与目标矢量之间相关性也较好. 相似文献
284.
285.
基于灰色预测模型与一元线性回归模型的煤矿瓦斯涌出量预测比较 总被引:2,自引:0,他引:2
在介绍灰色预测模型和一元线性回归模型的基础上,结合某煤矿实际,采用两种模型对瓦斯涌出量进行了预测,并对两种模型的预测值进行比较,结果表明:对基本符合线性关系的数据,采用灰色GM(1,1)模型较一元线性回归模型的预测精度要高。 相似文献
286.
中国能源消费碳排放影响因素分析 总被引:7,自引:0,他引:7
利用改进的主成分回归分析技术考察1990年以来中国人口和经济因素对化石能源消费碳排放的影响作用。研究发现:以人口总量、人口城市化和居民收入水平为代表的人口因素和以经济规模、产业结构、能耗结构及碳排放强度为代表的经济因素对碳排放均具有显著的正向影响;其中,经济规模和人口总量是能源消费碳排放的关键决定因子。研究结果为国家制订合理的节能减排政策、协调人地关系提供了参考依据。 相似文献
287.
污染河流悬沙与铜、锌污染相关性研究 总被引:1,自引:1,他引:0
通过对矿区选矿废水污染的河流水样和悬沙进行采样,分析悬沙、铜、锌质量浓度,探讨河流悬沙与铜、锌之间的相关关系,是有重要现实意义的.研究结果表明:河流水质铜超标严重,丧失了作为农业用水的使用功能.水中铜污染物量与悬沙量相关关系,锌污染物量与悬沙量相关关系都是极显著的.经过曲线回归方程拟合,锌污染物量与悬沙量之间的回归关系比铜污染物量与悬沙量之间的回归关系显著,有3个曲线方程较优,即:对数方程、二次多项式方程、三次多项式方程.据此,通过测定污染河流悬沙量可以粗略地估算水中锌污染物量. 相似文献
288.
针对海上溢油应急处理问题,本文主要对溢油的初级行为--扩散进行探讨.提出了采用溢油扩散图像来预测溢油扩散未来发展趋势的3步非线性处理过程,即图像边缘检测、面积计算和面积预测,对这一过程中应采用的方法进行了分析与比较.并以奥里油在静止海水中扩散为范例,在MATLAB环境下,利用非线性方法对扩散图像进行边缘监测,通过对梯度算子阀值的调整来计算完整的油膜覆盖面积,并将其计算结果进行BP神经网络预测.结果表明:采用Roberts边缘算子可以得到很好的边缘检测结果,采用BP神经网络获得的面积预测结果与实验结果吻合程度较好. 相似文献
289.
为科学获取机动车汽修企业安全生产的影响因素,本文构建机动车维修企业安全生产综合指标体系,并抽样选取某市122家小型汽车维修企业,从车间现场管理和文件制度管理2方面对企业安全生产及管理现状开展评价,之后使用聚类分析和Logistic回归分析方法构建数学模型,借助SPSS软件对评价数据进行分析研究.研究表明:一线从业人员、安全用电、安全管理制度、安全标准化以及隐患排查工作等因素对机动车汽修企业安全生产水平有显著性的影响.并从人员安全素养、安全生产检查、安全制度管理等3方面提出对策措施. 相似文献
290.
为提高闸阀可靠度计算准确性,将模糊准则引入闸阀可靠性设计,将闸阀应力与阀体通径、内压之间隐式关系显式化,并基于神经网络构建地震工况下闸阀数学模型;利用蒙特卡洛法,计算闸阀在常规方法下的可靠度;利用正态型隶属函数描述闸阀强度的模糊性,计算闸阀在考虑模糊强度时的可靠度;对比强度的模糊性对可靠度计算结果的影响,分析不同隶属函数下的闸阀模糊可靠度。与传统随机可靠度计算方法相比,该方法对不确定性描述更合理,理论上对可靠度的计算更加准确。 相似文献