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101.
基于BP神经网络算法的密云水库水质参数反演研究 总被引:1,自引:0,他引:1
密云水库是北京市重要的地表饮用水源地,在保障首都水源安全方面起着重要作用,而密云水库水质参数的区域监测已成为当前亟待解决的问题。为了实现密云水库水质参数大范围、实时获取,该文基于遥感和GIS技术,采用BP神经网络算法,结合地面监测数据和Landsat 8遥感影像,分别建立了反演总磷、总氮、氨氮和COD(化学需氧量)4个水质参数的BP神经网络模型,并反演了密云水库2013-2018年非结冰期主要水质参数,分析了密云水库主要水质参数的年际变化特征、季节变化特征和空间分异特征。结果表明,(1)水质参数的Landsat 8敏感波段分别为:总氮为1、4波段,氨氮为1-7波段,总磷为1、3-7波段,COD为2-5波段。(2)密云水库主要水质参数在2013-2018年总体呈下降趋势,氨氮和COD为Ⅰ类水质,总磷为Ⅱ类水质,总氮为Ⅲ类水质。(3)4个水质参数指标春季最高、秋季次之、夏季最低,总氮、总磷、氨氮和COD的春季值分别是夏季值的1.08、1.36、1.6、1.45倍。(4)密云水库不同水质参数的空间差异性较大,总体来看,水库北部和东部的4个水质参数含量相对较高,这种分布与北部和东部村庄密集以及密云水库两大入库河流有关。综上所述,基于BP神经网络算法的密云水库水质反演研究是可行的,且得到了较为可信的研究结果,该研究可为密云水库水质管理与政策制定提供重要的科学依据。 相似文献
102.
人工神经网络方法用于城市环境空气质量综合评价 总被引:3,自引:0,他引:3
采用人工神经网络技术,建立了城市环境空气质量综合评价的ANN模型,并通过实例对建立的评价模型进行验证。结果证明,ANN模型用于区域环境空气质量评价,其评价结果比较直观。同时,对在建立和应用ANN模型时应注意的一些问题进行了讨论。 相似文献
103.
人工神经网络在道路交通噪声预测中的应用 总被引:20,自引:3,他引:20
人工神经网络具有很强的预测功能,根据某公路交通噪声的实测数据,应用人工神经网络进行道路交通噪声的预测,经检验,计算值与实测值接近,从而为道路交通噪声的预测提供了一种新的途径。 相似文献
104.
105.
智能控制在污水生物处理系统中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
对智能控制的适用范围及污水生物处理工艺的特征进行了简单分析。对智能控制的3大主要分支模糊逻辑控制、神经网络控制及专家控制系统在污水生物处理中应用的最新动态进行了评论和分析。结果表明,在污水生物处理中引入智能控制是一种提高处理效率、降低运行成本的有效方法,国内在污水生物处理智能控制的应用研究与国外有较大的差距,国内的研究及应用还处在发展阶段,应当加强。最后对污水生物处理智能控制的发展方向作了简要分析。 相似文献
106.
107.
将Elman神经网络应用于南京奥体中心地铁站抽水试验初期对地面沉降的预测,提出了一种预测模型。该模型采用对已知数据样本进行分段的方法,把分段后的数据作为网络输入和期望输出训练网络,从而达到动态建模的目的。从预测结果来看,该模型误差较小,基本上能够反映2002—07—21当天地面沉降的真实情况,具有一定的可靠性和实用性,因此,该模型可作为后期由于基坑开挖和防渗排水所引起地面沉降的分析工具。 相似文献
108.
以全国47个城市的空气污染指数(API)为输入变量,翌日上海API值为响应输出,建立径向基函数神经网络模型预测沙尘暴影响上海的情况:结果表明,选取合适的模型结构可以取得较好的预测效果。 相似文献
109.
咖啡因是一种在环境中广泛存在的药物,其在水系环境的迁移和分布主要受到吸附行为的影响.在实验室条件下,近似模拟自然河流水/泥界面,应用中心复合实验设计,考察了温度、pH、有机质含量和转速等对咖啡因吸附的影响;利用实验所得数据,分别拟合和验证了基于线性方程和神经网络的咖啡因吸附模型,通过对比拟合和验证结果得到适用于自然河流的咖啡因吸附模型.实验结果表明,咖啡因在沉积物中的吸附呈现先快速后缓慢的过程,30 h内吸附比例超过90%;咖啡因的吸附是放热反应,低温有利于咖啡因的吸附;而转速增大能促进咖啡因的吸附反应;pH和有机质含量的影响较小.模型模拟结果表明,两种模型均能较好地拟合吸附实验结果,但神经网络模型的拟合程度和精度均优于线性方程模型;且交叉验证结果表明,利用不同组数据进行训练,神经网络模型均取得了优于线性方程的拟合结果.因此,在所考察的因素和浓度范围内,神经网络模型较好地预测了自然河流沉积物中咖啡因的吸附行为. 相似文献
110.
为了给工业界提供一种快速预测二元混合液体自燃温度的有效途径,将试验所测不同组分及配比的168个二元混合液体的自燃温度作为期望输出,将基于电性拓扑状态指数(ETSI)理论、引入混合ETSI概念而计算出的9种原子类型所对应的混合ETSI作为输入,采用三层BP神经网络技术建立了根据原子类型混合ETSI来预测混合液体自燃温度的BP神经网络模型,并应用改进的Garson算法进行多参数敏感性分析。经模型评价验证及稳定性分析,得到训练集的决定系数R2为0.965,平均绝对误差MAE为11.892 K,测试集的交叉验证系数Q2ext为0.923,平均绝对误差MAE为15.530 K,发现该模型的预测性能优于已有的多元非线性回归(MNR)模型,表明BP神经网络模型具有较好的拟合能力和预测能力,对烷、醇类混合体系自燃温度的预测精度最佳。 相似文献