基于模糊识别和遗传神经网络的渤海湾叶绿素a预测研究

由于海洋生态系统的高度复杂性和非线性,利用新兴的水信息学技术,包括模糊模式识别、遗传算法、人工神经网络等构建渤海湾叶绿素a预测模型.以渤海湾实测水质数据为依据,利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而避免陷入局部最优解,构建GANN叶绿素a预测模型.模型预测的均方根误差为3.81 μg/L,仿真...     

t分布受控遗传算法优化BP神经网络的PM2.5质量浓度预测

根据齐齐哈尔大学监测点2014年3—5月PM2?5质量浓度及其对应的每小时的气象因素、气体污染物浓度,建立基于t分布受控遗传算法的BP神经网络模型（ BPM?TCG）,对PM2?5质量浓度进行模拟预测。并将其与BP神经网络模型、遗传算法优化BP神经网络模型（ BP?GA）进行对比分析。3种模型预测结果表明：BPM?TCG模型预测精度最高,泛化能力最好。 BPM?TCG模型对PM2?5质量浓度的准确预测为预防和控制PM2?5提供依据。     

神经网络用于光度法同时测定多种重金属离子

采用可见分光光度法,通过构筑16-5-4多目标神经网络模型实现同时测定溶液中Cd2+、Pb2+、Cu2+、As3+的含量。实验以4-(2-吡啶偶氮)-间苯二酚(PAR)作为显色剂,采用"多因素多水平可视化设计法"设计样本,在4种组分可见吸收光谱严重重叠的390~480 nm范围内,选取16个特征波长处的吸光度作为输入信号,应用"留二法"原则训练BP网络。网络准确预测了结果,Cd2+、Pb2+、Cu2+、As3+的平均回收率分别为100.10%、100.03%、100.09%、99.99%,测定结果的相对标准偏差分别为0.18%、0.12%、0.26%、0.13%,达到了4种组分含量同时测定的目的。     

NARX神经网络模型在昆明市环境空气质量预测中的应用

神经网络模型作为一种重要的手段被广泛应用于数学计算、物理建模、水文模拟、环境预测、人工智能等研究领域。为验证神经网络模型在高原山地城市环境空气质量预测中的作用,以昆明市环境空气自动监测站气象因子和污染物浓度数据为基础,构建NARX神经网络模型,对污染物浓度进行预测。结果表明,基于NARX神经网络建立的预测模型具有很强的非线性动态描述能力,能够对环境空气6参数做出较为准确的预测,其预测浓度相对误差显著低于CMAQ、NAQPMS空气质量数值模式以及LSTM统计模型预测结果。优化后的NARX神经网络对污染物浓度变化趋势的预测较其他几个模式更为敏感。     

神经网络模型在环境监测机构编制管理中的应用研究

根据非线性化现代神经元理论 ,以湖北省三、四级环境监测站为例 ,建立了神经网络定量测算人员编制的模型。研究确立了反向传播 BP模型在测算人员编制中的应用方法及技术路线。采用所建模型对某部门、某单位人员编制测算具有操作方便灵活 ,准确可靠以及实用性、通用性和动态可操作性特点。不仅可指导环保系统机构实现科学化定编、定员 ,同时对其他事业单位编制的规范化管理亦有参考意义。     

BP神经网络及其在城市环境工程地质研究中的应用

分析了神经网络理论在地学研究中的应用现状 ,研究了 BP神经网络在城市环境工程地质研究中的基本原理、方法与步骤 ,并以烟台市为例 ,探讨了 BP神经网络在城市工程地质环境质量评价中应用技术     

基于优化算法的辐射计折射率剖面反演

介绍了利用双通道地基微波辐射计,基于神经网络和遗传算法结合的晴空大气剖面反演研究工作,神经网络算法反演折射率干项,遗传算法反演折射率湿项,使用青岛地区历史探空数据仿真表明,两种算法相结合反演的大气折射率剖面与探空数据吻合较好.     

LY12CZ腐蚀损伤及日历寿命预测的神经网络研究

建立LY12CZ铝合金试件的加速腐蚀周期对应最大腐蚀深度的BP网络映射模型,采用加速腐蚀试验数据对网络进行训练直至网络满足设定的精度要求,然后利用其预测LY12CZ试件的加速腐蚀损伤情况,并根据网络预测的最大腐蚀深度数据以及腐蚀损伤等效关系计算实验室加速腐蚀与某机场大气暴露腐蚀的当量因子k=2,从而可以计算出LY12CZ铝合金材料于某机场实际环境下的日历寿命（a）等于浸泡加速试验周期（d）乘以2。     

基于SPAMS的天津市夏季环境受体中颗粒物的混合状态及来源

天津位于京津冀区域,近年来面临的颗粒物污染问题受到广泛关注,研究其大气环境中颗粒物的化学组成及来源具有重要意义.为明确天津市夏季环境受体中颗粒物的混合状态及可能来源,于2017年7月利用单颗粒气溶胶质谱仪(single particle aerosol mass spectrometer,SPAMS)在津南区采集到成功电离有粒径及完整质谱信息颗粒209 887个,利用ART-2a对有质谱数据的颗粒按照质谱特征的相似性进行聚类共获得369个颗粒物类别,随后按照类别的化学组成(质谱谱图)的相似性进行人工合并获得19个颗粒物类别,包括:K-EC(0.20%)、K-EC-Sec(0.18%)、K-NO₃-PO₃(12.00%)、K-NO₃-SiO₃(2.98%)、K-Sec(0.16%)、EC(39.60%)、EC-Sec(3.46%)、EC-HM-Sec(3.93%)、HEC(1.49%)、HEC-Sec(1.38%)、OC-Amine-Sec(3.58%)、OC-Sec(0.36%)、OCEC-Sec(...     

基于神经网络综合建模的区域城市群发展脆弱性评价——以滇中城市群为例

城市脆弱性是评价城市发展韧性状况的有效测度。目前我国对于城市脆弱性的研究以运用统计学方法评价特殊城市为主,尚未形成对区域城市群具有普遍适用性的科学客观评价方法。以滇中城市群为例,从环境系统、经济系统、社会系统三个方面综合构建城市脆弱性评价体系,采用熵值法和BP神经网络综合建模方法,对2007—2016年10年间滇中城市群的城市脆弱性进行评价。结果表明:滇中城市群的城市脆弱性总体呈现下降趋势,但城市组团之间差异较大,呈现出发展中的不均衡性。评价结果对滇中城市群韧性发展规划具有重要指导意义,为区域城市群发展脆弱性研究提供一种科学评价方法。