基于人工神经网络方法的水质预测初探

常规的水质预测模型因存在许多简化与假定而限制了其精度与实用性的提高.文章通过引入神经网络技术来建立水质预测模型,分别采用LM算法和RBF算法来提高预测的精度.结果表明,在建立三门峡水库流量和水质的输入响应关系模型的实际应用中,RBF算法取得了较好的预测效果.     

遗传规划方法在水质预测中的应用

为克服现有水质预测方法的不足,应用遗传规划方法进行水质预测,用遗传规划个体表征预测函数,预测精度为评价标准,通过复制、交叉等操作,不断改变遗传规划个体结构,最终找到预测值的最佳显式预测函数.以漓江为例,建立了基于GP的预测模型,仿真计算结果表明模型具有较高的预测精度.     

规范变换与误差修正结合的环境系统的前向网络和投影寻踪预测模型

为了建立适用于环境系统的结构简洁、形式统一、程序规范、应用普适的神经网络和投影寻踪回归预测模型,针对传统的神经网络和投影寻踪回归用于多因子、大样本预测建模,存在模型结构复杂、学习效率低的局限,提出设置环境系统预测量及其影响因子参照值和规范变换式的原则和方法,使规范变换后的影响因子皆"等效"于同一个规范影响因子,从而将多因子的的预测建模简化为等效规范因子的预测建模,使模型结构得到极大地简化,提高了学习效率;此外,为了提高预测模型的预测精度,还提出了对预测样本的模型输出值的误差修正公式.在对环境系统的预测量及其影响因子进行规范变换的基础上,将m个规范影响因子的每个建模样本组成m个"等效"训练样本,应用免疫进化算法优化模型参数,分别建立适用于环境系统的2个或3个规范影响因子的前向神经网络和投影寻踪回归两类预测模型;并依据误差理论,对误差修正公式修正后的模型预测精度的提高进行了严格的数学论证.将基于规范变换与相似样本误差修正相结合的两类预测模型,用于某市5个点位的SO_2浓度预测,并与6种传统预测模型和方法的预测结果进行了比较.结果表明:对同一个预测样本,同类模型的两种不同结构的的预测值及其相对误差都几乎完全相同或彼此相差甚小;此外,两种不同结构的两类预测模型用于5个样本预测,其相对误差绝对值的平均值分别为2.59%、2.67%;2.18%、2.62%,均远小于传统BP神经网络模型的25.72%、传统PPR模型的14.20%、传统SVR模型的22.13%、模糊识别模型的21.57%、组合算子模型的18.36%和多元回归模型的25.31%;而两类模型预测的最大的相对误差绝对值分别为4.11%和3.57%,更加远远小于传统的6种预测模型的37.18%、56.07%、27.40%、32.14%、38.38%和60.26%.实例分析结果证实了误差修正公式对提高模型预测精度具有切实可行性.基于规范变换与误差修正相结合的前向神经网络和投影寻踪回归两类预测模型不仅避免了"维数灾难",提高了学习效率和模型的预测精确度,而且具有简洁、普适、规范、统一和稳定的特点,对其他预测建模也有借鉴作用.     

江苏盐城附近及邻近海域地震活动分析

本论文主要通过收集江苏盐城附近及邻近海域历史和近代地震资料,阐述盐城地区地震活动概况,分析其存在的地震地质背景,同时还运用地震活动加速模型、灰色预测模型等方法,对有关地震活动背景性进行研究,为江苏盐城地震时、空、强三要素预报提供参考依据。     

上海市环境科学研究院人才需求研究

上海市环境科学研究院要在"十一五"期间实现发展壮大的目标,必须依靠其人力资源的优化.文章以上海市环境科学研究院战略发展目标,人才战略发展目标,"十一五"经济目标以及上海环科院人才资源的历史和当前资料为依据,运用数理统计方法,对院人才发展与产值的相关关系,人才资源需求趋势进行了分析,探索建立了人才需求预测定量模型,为不同时期上海市环科院人才引进,培养、使用提供参考依据.     

基于B—P神经网络优化算法的城市环境空气中PM10浓度预测模型

将B—P神经网络应用于西安市环境空气中P10浓度预测,对网络结构和算法进行了优化,建立了PM10浓度预测模型。经验证模型精确度比较高,PM10日平均浓度绝对误差0．015～0．020mg／m^3,相对误差在-20％～20％范围内。     

2010年厦门市区域环境噪声的灰色预测

运用灰色系统理论的关联度分析方法,对厦门市区域环境噪声污染的原因进行分析,结果表明,影响厦门市环境噪声的因素中占主要地位的是人口密度.建立GM(1,1)灰色预测模型,该模型精度较高.厦门市区域环境噪声2010年预测值为58.2dB.     

基于新型拓扑指数的咪唑类离子液体捕集CO2性能预测

大量温室气体CO_2的存在严重影响环境,而咪唑型离子液体具有独特的气体溶解性,在CO_2捕集方面的应用较为广泛。基于定量结构-性质相关性(QSPR)原理提出了一种新的描述符——拓扑指数(Topological Index,TI)描述符,研究了咪唑类离子液体捕集CO_2的性能与其拓扑指数描述符之间的内在定量关系。应用遗传算法获得与捕集量最为密切相关的一组拓扑指数描述符,将其与温度和压力一起作为输入参数,分别采用多元非线性回归算法及支持向量机算法建立了咪唑类离子液体捕集CO_2性能与其拓扑指数描述符之间的非线性模型。通过多元非线性回归算法得出训练集和测试集的决定系数分别为0.771和0.754,由支持向量机算法得出训练集和测试集的决定系数分别为0.990和0.981。对预测模型进行了评价验证及稳定性分析,结果表明,两种模型均具有良好的稳定性能和预测能力。根据拓扑指数描述符所建立的预测模型为工程应用提供了一种预测咪唑类离子液体捕集CO_2性能的有效方法。     

供水管网终端消毒副产物分布特征及预测模型

消毒副产物(disinfection by-products, DBPs)是影响饮用水水质的重要指标.以浙江省H市某区域供水点为调查目标,考察终端龙头水及加热器处理后饮用水中DBPs的含量特征,结合水质理化指标,初步确定管网终端DBPs预测模型,评估经口摄入的健康风险.结果表明,H市某供水点龙头水中共检出THMs、HANs和HAAs这3类共计10种DBPs.龙头水中目标DBPs检出率均为100%,THMs、HANs和HAAs质量浓度分别为10.12～28.39、 0.98～5.19和2.65～7.83μg·L~(-1);热水中TBM、TCAN和DBAN的检出率分别为46.43%、 82.14%和92.86%,BCAN未检出,其它DBPs检出率为100%,THMs、HANs和HAAs质量浓度分别为0.60～12.58、 0.02～0.52和2.42～5.86μg·L~(-1).加热处理后THMs和HANs的含量有所降低,总量分别降低84.22%和91.45%,HAAs变化不明显.水质理化指标pH值和SUVA与DBPs呈正相关关系,余氯和氨氮与DBPs呈负相关关系.根据常规指标与DBPs相关性建立THMs多元线性预测模型,相对误差小于10.00%,准确度较高,可用于管网供水终端THMs的预测.基于美国环保署推荐的健康风险评价模型对经口摄取途径时氯消毒副产物的致癌和非致癌风险进行计算,发现H市龙头水和热水中DBPs通过饮水途径的致癌风险分别为(17.24～84.63)×10~(-6)和(25.49～258.82)×10~(-7);非致癌风险分别为(4.17～50.32)×10~(-2)和(6.52～107.74)×10~(-3).龙头水中BDCM对致癌风险的贡献率最大,而热水系统中TCM贡献率最大;龙头水及热水中非致癌风险主要来自于TCM.热水中THMs的削减量最高达到94.38%,致癌风险降低79.00%.     

城市蓄水水库水质污染预测模型的研究

根据深水非分层化水库的水动力学特征，建立了适用于快速过水城市蓄水水库的水动力生态水质预测模型。模型状态变量包括水库形态、库容、水位、温度、光照、透明度、悬浮物、可溶解磷、颗粒磷、氨氮、硝态氮、叶绿素、溶解氧、BOD等。模型经过率定有效好的精确度和可靠性，并应用于南方某水库的水资源保护和水污染控制规划。