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。     

农村水污染治理驱动因素的利益相关者识别

引入利益相关者理论对我国农村水污染治理减低污染风险的驱动因素进行了识别。通过对农村水污染系统内的利益相关者进行界定,划分了政府、农村社区居民和社会力量3个利益群体,并通过Binary Logistic回归模型对3个利益群体的驱动力进行量化分析,经实证模型检验表明,反映政府作用的考核机制(含财政投入与监管能力)、反映社会力量的社会资金投入以及反映农村社区作用的自主管理能力和居民环保投入所占比重的发生比(OR值)分别为2.248、1.725、1.525和1.236,表明政府主导对减轻农村水污染起关键作用,社会力量和农民社区自身多方发挥作用对降低农村水污染风险的影响也是显著的。     

BP神经网络和遗传算法在乳酸菌发酵参数优化中的应用

为提高短乳杆菌L2菌株γ-氨基丁酸(GABA)的产量,建立了一个反映因素与产量之间的非线性关系模型.运用Plackett-Burman设计、中心组合试验设计(CCD)对MRS培养基组成和培养条件进行了优化,筛选出4个影响发酵的关键因素:蛋白胨、葡萄糖、谷氨酸钠、初始pH.在此基础上,采用误差反向传播神经网络(BPN)和遗传算法(GA)确定了4个关键因素的适宜参数:蛋白胨21.185 g/L,葡萄糖3.857 g/L,谷氨酸钠48.948 g/L,初始pH 4.05.最终使短乳杆菌L2菌株的GABA产量达到了27.765 g/L,比原始MRS培养基的13.452 g/L提高了106.4%.研究表明利用BPN-GA方法进行发酵条件优化是一种行之有效的途径.     

基于神经网络方法的城市空气质量日报技术

运用神经网络方法,将城市空气质量状况与大气污染物对空气质量的损害程度相关联,采用了"基于大气污染损害率的API法"评价概念,模拟发布长春市空气质量日报,同时公布次要污染物,并与API法进行同时段比对实验与综合分析。     

连云港市碳排放“双向”分析及碳达峰情景分析与预测

为探究连云港市碳排放特征,实现“碳达峰”“碳中和”的目标,以2011—2020年连云港市的碳排放量数据为核心,采用可拓展的随机性的环境影响评估模型（STIRPAT）以及岭回归方法进行碳排放量数据的“双向”分析。首先,根据连云港市2011—2020年能源消耗数据,“反向”核算出连云港市历年的碳排放量,结果表明,连云港市碳排放量呈现逐年持续上升趋势;其次,选取人口因素、人均地区生产总值、城市化率、能源结构、产业结构为主要因素,构建了STIRPAT模型这一“正向”预测媒介,采用岭回归分析法得到了连云港市的碳排放量拟合模型,结果表明,不同的因素对连云港市碳排放量的影响程度存在差异;最后,通过情景分析法预设6种连云港市未来发展情景模型,对连云港市的碳排放量进行了预测,结果表明,中增长-高减排的发展模式更适合连云港市,将于2030年以4 788.9万t的碳排放量实现达峰。针对这一发展模式要求,提出连云港市应积极调整能源结构比例、加快产业结构优化等相关建议。     

深水平台施工过程自然风险定量评估

在分析现有风险理论的基础上,结合海洋施工实际,提出了一种对海洋施工自然风险进行定量评估的模型。根据目标系统各风险事件与影响因素之间存在高度非线性复杂映射的特点,提出了利用BP神经网络拟合方法,对主要风险事件发生概率进行量化的模型。针对传统的梯度下降优化算法收敛速度慢的特点,采用可避免计算Hesse矩阵的Levenberg-Marquardt算法来训练神经网络。这一模型可以模拟专家评价,并准确地按照专家的评定法则进行估算,具有一定的通用性。     

近百年广西汛期降水的诊断及预测研究

本文利用奇异谱分析及最大熵谱方法对广西近百年前、后汛期降水进行诊断分析，结果表明：广西前汛期降水主要存在20-30年的长期变化、2～3年左右的准两年振荡及12-16年左右的年代际变化；后汛期降水除存在明显下降趋势外，还存在20-30年的长期变化、2-3年左右的准两年振荡及4年左右振荡周期。且各主要振荡模振幅有明显的低频振荡特征，在不同时段里表现有强有弱。结合白回归方法对重建分最预测的基础上进行降水趋势预测，从1998-2005年预测结果来看，效果较好。     

PSO-RBF耦合神经网络在水质评价中的应用

径向基函数神经网络(RBF)中,连接输出单元的权重是影响径向基函数神经网络学习精度的主要参数,采用粒子群算法(PSO)对模型参数(权值)进行优化,建立了PSO-RBF耦合神经网络模型,避免权重的人为设定,具有客观性。并在Matlab环境下编程计算,构建了用于地下水环境质量评价和海水富营养化评价的径向基函数网络评价模型。将模型应用于黑龙洞泉域5个地下水监测点和某海水富营养化评价。评价结果和其他方法的评价结果一致,与实际情况符合,评级结果是合理的。评价结果表明,RBF网络简便有效,收敛速度快,有较强的分辨能力,优化确定模型参数后,便可对评价样本进行评价,具有较好的实用性和通用性。     

基于GM-SVR的小样本条件下化工设备可靠性预测

为了准确预测化工设备可靠性趋势，针对化工设备失效寿命数据为小样本的情形，基于灰色估计法与支持向量回归机在小样本数据处理中的优势，建立了失效寿命时间服从三参数威布尔分布的化工设备可靠性模型；结合GM（1，1）和SVR对模型进行参数估计，在压缩机可靠性分析中进行了实例应用，对比分析了最小二乘法、灰色估计法和GM-SVR的估计效果。研究结果表明:GM-SVR对威布尔分布参数的估计精度明显优于最小二乘法和灰色估计法，可以有效地应用于化工设备失效数据为小样本时的可靠性预测。     

区域环境--经济协调发展定量分析方法研究

本文对目前常用的环境与经济协调发展分析方法的优劣和特点进行了具体分析，指出现在常用的进行可持续发展水平定量分析的层次分析法存在明显的缺陷，以及现有的几种评价环境与经济之间协调程度的方法的局限性。提出了较为客观实用的评估方法，即依据系统分析和数理统计的原理利用主成分分析进行环境——经济协调度分析，并对环境——经济协调度定量评估的步骤、方法包括测算方法的选择、数学模型的建构进行深入的探讨和研究，以南阳市为例对该方法进行了验证。