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81.
基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为快速准确地预测河流水质,结合汾河监测数据,使用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络模型(PSO-BP)进行水质预测.通过灰色关联度分析确定输入变量,利用PSO算法修正BP网络的初始权值、阈值,优化神经网络结构及算法全局收敛性.采用该模型对汾河主要污染物指标COD、BOD5、氨氮、挥发酚等进行预测和验证.结果表明,与传统的BP神经网络模型相比,PSO-BP模型使最大相对误差从15.43%减小到1.46%,其平均误差由4.00%减小到1.01%,预测均方根误差从5.956×10-3减小到1.605×10-4.因此,基于PSO-BP神经网络模型的预测更加精确,可用于水质预测. 相似文献
82.
当前农业面源污染问题依然严峻,村落级尺度下各地块的污染风险状态精细识别有待进一步研究.本文针对三峡库区典型村落重庆市涪陵区南沱镇睦和村进行研究,结合无人机多光谱技术、农户行为调研、随机森林算法等进行地物识别及泛地块网格划分,通过测算总氮(total nitrogen,TN)、总磷(total phosphorus,TP... 相似文献
83.
84.
85.
为提高煤矿瓦斯涌出量预测的准确度,引入证据理论组合预测方法。根据瓦斯涌出量及其主要影响因素间的实验数据,采用3个不同的粒子群神经网络模型对涌出量进行初步预测。并由BP、RBF网络对预测误差及预测点的影响因素进行分析建模,以获取每个模型的可信度。再利用证据理论对其进行合成,确定组合模型的权值,最终实现对瓦斯涌出量的组合预测。实例结果表明,该组合预测方法的平均绝对误差、均方误差分别为18.5%、5.8%,均小于神经网络组合法及等权平均法的相应预测误差,适用于煤矿瓦斯涌出量预测。 相似文献
86.
煤层透气性系数是用以考察保护层开采效果和设计瓦斯抽采系统的重要参数之一,钻孔径向流量法是求取该系数最常用的算法。利用理论推导和图形分析方法,探讨流量准数、时间准数、煤层透气性系数与参数A,B间的关系。在此基础上,针对科研工作和现场管理的实际情况,提出求解透气性系数的2种新算法及其算法流程,并对时间准数-参数A,B函数关系中的间断点问题进行讨论和分析,解决此区间内求解透气性系数相应计算公式等问题。理论和实例分析表明:算法1在不更改最终计算公式和结果的前提下,省去了繁琐的试算过程,既保证了可靠性也优化了计算流程;算法2以稍减精度的代价对计算流程进行进一步的简化,其结果仍有较高精度。 相似文献
87.
通过对城区危险品运输管理现状的分析,针对城区危险品道路运输监管过程中存在的沟通信息不畅、权责不明等实际情况,融合城区公共安全联动机制的系统设计理念,基于GIS技术开发了由路径分析选择、应急救援管理、危险货物管理、危险源管理、车辆管理、信息显示及查询、地理信息和系统总控等模块构成的城区道路危险品运输可视化管控系统。首先,基于需求分析及开发目的,给出了系统总体结构框架,阐述了各模块的实施过程及效果;然后,建立了由空间数据与属性数据构成的GIS数据库,并将运输风险最小、费用最低作为路径优化的选线标准;最后,基于角改进的Dijsktra算法,实现系统路径的分析与选择。 相似文献
88.
王以恒 《中国安全生产科学技术》2012,8(1):5-10
地铁站的应急疏散能力是地下铁道安全运营设计中非常重要的部分,对于维持社会稳定,保障人民安全具有重大意义.本文利用BP神经网络计算方法和MATLAB软件,选取可能影响地铁站疏散能力的相关因素作为评价指标,建立了应急疏散指标体系,并以北京北三环区域周边地铁站作为主要研究对象,对北京市地铁站应急疏散能力进行了仿真评估,提出了增加疏散通道、疏散楼梯、安全出口等数量,以提高地铁站应急疏散能力等一些可供参考的建议. 相似文献
89.
车辆号牌是对车辆身份识别的标记,它的特殊性和重要性决定了车牌识别系统成为城市智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分。作为现代交通管理手段的重要一环,车牌识别经过多年的发展,已不再是单一的识别车牌,而是朝着更广泛的应用领域、更多的功能方向发展,为自动化的智能交通管理提供了高效、实用的手段。本文将对车牌识别的发展以及其在智能交通中的应用与发展趋势作些介绍。 相似文献
90.
污染场地土壤-地下水系统中污染组分源强的精准识别是实现地下水污染高效治理与有效防控的根本前提.针对某固废填埋场地1号、3号地块地下水As(Ⅲ)浓度出现高值异常,采用统计相关分析方法分析了地下水中As(Ⅲ)与其他检出特征组分的相关关系,确定了As(Ⅲ)与PO43-之间的竞争吸附反应是地下水中As(Ⅲ)污染的主要原因;随后采用表面络合模型(SCM)模拟竞争吸附反应,并建立了基于TOUGHREACT的场地土壤-地下水系统As(Ⅲ)污染组分反应运移模型;最后利用粒子群优化(PSO)算法构建了污染地块As(Ⅲ)污染的源强识别的模拟优化模型.结果显示:(1)固废中存在的磷酸盐能解释污染地块土壤不同深度As(Ⅲ)含量较背景值偏高的现象;(2)构建的土壤-地下水系统As(Ⅲ)运移模型可较好地模拟As(Ⅲ)与PO43-竞争吸附反应;(3)优化识别出1号和3号地块的As(Ⅲ)污染源强分别为187.25μg·L-1和192.49μg·L-1.研究表明,基于PSO算法的模拟优化模... 相似文献