基于神经网络的火灾探测系统

本文提出了一种基于神经网络的火灾探测方法,其对火灾的各种状态进行了识别,提高了早期发现火灾的能力,实验结果表明,该方法在火灾自动探测中是一种十分有效的方法。     

氯代芳香族化合物结构-电化学还原电位定量关系的贝叶斯规整化BP神经网络模型

将贝叶斯规整化误差反向传播神经网络(BRBPNN)应用于环境领域的 QSPR模型.采用ChemOffice2004内置的MOPAC 2000计算了6种量子化学参数(分子最高占据能EHOMO、分子最低占据能ELUMO、分子生成热HF、分子偶极矩DIP、分子的电子能量EE和分子的核核排斥能CCR)以及氯原子数(Cl)和分子量(MW),建立了87种氯代芳香族化合物结构与电化学还原电位定量关系的BRBPNN模型.最优网络模型结构为6-20-1,其电化学还原电位的拟合及预测能力明显优于逐步线性回归模型,其训练集和预测集的相关系数平方和均方根误差(MSE)分别达到0.999和0.000105,0.965和 0.00159.最优模型输入节点到隐含层权重平方和的分布规律揭示出各种描述符对还原电位的影响大小依次为: E_LUMO>E_HOMO>HF>CCR>EE>DIP.由散点图揭示出影响为正有EE;影响为负有E_LUMO,HF,DIP;影响无明显正负性的有E_LUMO,CCR.结果表明,贝叶斯规整化大大方便了网络规整化参数选择,保证了网络的优良概括能力和稳健性.本研究对氯代芳香族化合物采用电化学处理的适用性以及分析相应电化学降解机理提供了依据.     

多因素作用下洞庭湖洪水调蓄量的变化

用实测资料分析比较了出口水位为31.0 m时,洞庭湖调蓄量的变化趋势及影响调蓄量的各种因素.用多元线性回归方法建立了调蓄量经验公式,并用该公式计算分析了各因素对调蓄量变化的影响.结果表明,该公式能够较全面地反映调蓄量变化的原因,且能够近似区分淤积和围垦对调蓄量的影响.     

多因素作用下同庭湖洪水调蓄量的变化

用实测资料分析比较了出口水位31．0m时,洞庭湖调蓄量的变化趋势及影响调蓄量的各种因素。用多元线性回归方法建立了调蓄量经验公式,并用该公式计算分析了各因素对调蓄量变化的影响。结果表明,该公式能够较全面地反映调蓄量变化的原因,且能够近似区分淤积和围垦对调蓄量的影响。     

融合自然-人为因子改进回归克里格对土壤镉空间分布预测

掌握土壤重金属的空间分布对于科学制定土壤污染风险管控策略具有重要支撑作用.针对目前重金属空间模拟较少考虑影响因素且平行变量间存在多重共线性,导致预测精度较低问题,选取自然-人为的23个影响因素,采用OK(普通克里格法)、NRK(仅基于自然因子的回归克里格法)和NARK(基于自然-人为因子的回归克里格法)对土壤镉空间分布...     

城市街景环境与社会安全事件的空间关系研究

为研究城市街景环境与社会安全事件之间的空间关系,提出融合语义分割技术与地理加权回归方法,基于国内典型城市街景环境数据和社会安全事件数据,验证方法的可行性。研究结果表明：模型校正拟合因子R²在0.744～0.841之间,拟合效果较好,街景环境要素指标与社会安全事件存在显著空间相关性;绿视指数和天空开阔指数与社会安全事件在大部分区域呈显著负相关关系,交通信号指数、汽车指数和人群聚集指数与社会安全事件呈显著正相关关系,研究结果可为城市安全规划和社会安全风险防控提供决策支持。     

人工神经网络在预测深基坑周边地表沉降变形中的应用研究

深基坑开挖引起的周边地表变形预测是一个复杂非线性问题,引起地表沉降的影响因素很多,各因素之间呈高度的非线性关系。传统的基坑用边地表沉降变形预测方法存在着一定的局限性,其预测精度有待提高,而人工神经网络是一种多元非线性动力学系统,可以灵活方便地对多成因的复杂未知系统进行高度建模,实现全面考虑各种主要影响因素的深基坑周边地表沉降变形预测。本文介绍了误差反向传播(BP)网络模型的结构、学习过程及其算法的改进,径向基函数(RBF)网络模型的结构及其学习过程;分析了影响深基坑开挖周边土体沉降变形的主要影响因素;以25个基坑工程的地表沉降实测资料为训练样本,建立了11个输入影响因素的BP神经网络模型和RBF神经网络模型,通过对样本的学习训练过程及对5个检验样本的预测精度,说明了人工神经网络用于预测基坑周边地表沉降的可行性和准确性。     

基于地理加权回归模型评估土地利用对地表水质的影响

针对传统线性回归模型大多忽视空间数据局部变化特征这一缺陷,引入地理加权回归模型(GWR)用于评估土地利用对地表水质的影响,分析了不同子流域内两者关系出现空间变化的规律并阐释了原因.同时,对比了GWR模型与普通最小二乘模型(OLS)的校正R2、Akaike信息准则(AICc)及残差的空间自相关指数(Moran's I),验证了GWR模型在预测精度和处理空间自相关过程中是否优于OLS模型.结果表明,同一土地利用类型对水质的影响随空间位置的改变而发生方向或大小的变化.以温瑞塘河流域总氮(TN)与农用地的关系为例,从GWR模型局部回归系数的方向分析,两者关系表现为农村正、城区负的现象,从大小分析,旧城区TN与农用地回归系数的绝对值高于其它区域;在溶解氧(DO)与人口密度所构建的GWR模型中,两者关系在整个研究区域内均表现为负值,与OLS结果吻合,从回归系数的大小分析,人口密度对DO的作用在郊区及农村更为显著.针对此类关系出现空间变化的原因分析表明,相邻子流域土地利用百分比的改变及水体主要污染源的不同,是导致土地利用对水质作用发生变化的根本因素.最后,对比所构建的80个GWR与OLS模型校正R2、AICc指标,验证了GWR作为一种局部统计模型,其预测精度优于OLS等传统全局模型且更能反映实际空间特征.     

活性污泥系统动力学模拟方法的综合分析

活性污泥法的应用现状和污水中氮磷排放标准的日益严格，使得传统数学模型已满足不了目前的要求，需要对活性污泥系统复杂的动力学规律进行有效模拟。文章在综合分析活性污泥动态模型国内外研究现状的基础上，介绍了3种占主流地位的模型：活性污泥数学模型、神经网络模型和混合模型。这3种模型在污水处理的设计、运行控制和工艺优化等方面各有其独到之处。     

全球生活垃圾处置方式及影响因素——基于134个国家数据

近年来，国内外众多学者从不同角度运用不同方法探究城市生活垃圾产生量的影响因素，但鲜见对生活垃圾处置方式的影响因素进行分析研究.本文以世界银行2018年颁布的《what a waste 2.0》中140个国家数据为基础，删掉数据年份较久远以及缺少GDP数据的6个国家，根据欧盟统计局、各国政府环保部门和统计部门网站以及相关年度报告，对所有国家数据逐一排查进行核实，并修正了40余国家生活垃圾处置数据，以134个国家在地理、经济和社会层面的5项指标为研究基础，选用相关性分析和logistic回归分析等研究方法，探究5种生活垃圾处置方式和影响因素之间的规律.主要结论如下：①生活垃圾开放式倾倒、填埋处置与人均国土面积无显著相关性；人均GDP达到2万美元以上的国家，基本实现"零倾倒"，填埋占比也随人均GDP增长逐渐下降；城市化水平与是否采用开放式倾倒呈显著负相关；②人均GDP在2万美元以下或城市化水平在40%以下的国家，基本为"零焚烧"；在不考虑"零焚烧"国家的情形下，焚烧处置主要集中在人均国土面积0~3 hm²的国家；人均GDP和受教育程度的高低是各国是否采用焚烧的主要影响因素；③资源化利用水平与人均国土面积呈负相关，而与人均GDP、城市化水平、受教育程度和废物法律法规体系呈正相关，其中法律法规对其影响力较小；人均GDP达到2万美元以上的国家，资源化利用率基本超过40%；受教育程度同样是影响各国是否采用资源化利用的主要因素；④其它处置方式与五项影响指标均呈现负相关；城市化水平为是否存在其它处置方式的决定因素，城市化水平达到80%以上时，其占比基本为0.