灰色聚类法在许昌市中浅层地下水质评价中的应用

运用灰色聚类法对许昌市中浅层井水水质进行分级评价。结果表明：77％的中浅井水水质尚好，基本上没受到污染，各项指标的综合评价结果接近Ⅰ级水质标准；17％的中浅井有1—2项评价因子略超出生活饮用水卫生标准，综合评价结果接近Ⅱ级水质标准；6％的中浅井水不适合饮用。灰色聚类法的评价结果与模糊数学的评价结果相比较，信息的利用率、分辨率均要高些。     

灰色系统在城市区域环境噪声分析中的应用

探讨了灰色系统在城市区域环境噪声分析中的应用 ,利用灰色系统对影响城市区域环境噪声变化的因素进行关联分析 ,找出优势因素。结果表明 ,灰关联分析较好地反映实际情况。     

利用神经网络及数值模拟获取变压边力控制曲线

在应用Dynaform、Autoform等板料数值模拟软件的过程中 ,通常需要对压边力施力曲线进行各种预先的设定 ,但如何选定施力模式一直是一个比较棘手的问题 ,在文中利用数值模拟及MATLAB中的神经网络工具箱得出了压边力的最优控制曲线     

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。     

BP神经网络在降水酸度预测中的应用

本文利用南昌市城市大气中SO2、NOX、TSP等浓度数据及降尘数据建立了BP神经网络的降雨酸度预测模型，结果表明：BP神经网络的预测模型不仅能较好地反映致酸因素与降水酸度的相互关系，而且预测精度也高于多元回归等模型。     

灰色边界模型与环境质量评价

以灰色聚类法为基础，提出了灰色边界模型，并将其应用于环境质量评价之中。经实例分析表明，这是一种较为简便，合理，有效的评价方法。     

大连声环境质量的灰色预测研究

根据1999年～2003年大连市区声环境质量的监测数据，采用两次残差修正GM（1，1）对2010年前声环境质量进行预测结果表明，修正后模型均为一级模型，进行中、短期预测精度高。预测结果可为城市噪声污染防治提供科学的依据。     

应用BP神经网络预测嵌岩桩竖向承载力的研究

利用BP神经网络,建立了嵌岩桩竖向承载力预测的BP神经网络模型,采用嵌岩桩竖向承载力的实验数据对网络进行了训练,并以此训练好的BP神经网络对嵌岩桩承载力进行了预测。预测结果表明,该模型具有很高的预测精度,为预测嵌岩桩承载力提供了一种新的方法。