基于不变矩理论的腐蚀等级评定方法研究

基于腐蚀图像包含大量腐蚀信息的客观现实,将数字图像技术和不变矩理论应用于腐蚀图像预处理和特征提取,用腐蚀图像的7个不变矩特征值来描述腐蚀形貌特征,利用概率神经网络模式识别技术,建立了以不变矩为特征参数的概率神经网络模式识别模型,实现了金属材料腐蚀等级的评定。以铝合金材料在EXCO溶液中加速腐蚀等级评定为例,分析表明,不变矩作为一种高度浓缩的图像特征,能够表示腐蚀形貌与腐蚀特征的映射关系,该方法简单易行,识别率可达到87.95%,满足工程应用要求。     

基于ANFIS模型的基坑工程位移反分析

在软土地基深基坑开挖支护工程的设计与施工中,岩土体力学参数的取值问题是关键。基于MATLAB(R2007a)模糊工具箱中的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对基坑岩土体力学参数进行了位移反演分析,并结合汉口火车站出站厅基坑工程实例,动态反演了具体参数,检验了反演精度,从而验证了该方法用于基坑工程位移反分析的可行性及工程适用性。     

基于BP神经网络的煤层自燃预测

在全面分析影响煤层自燃因素的基础上,建立了煤层自燃预测的人工神经网络模型.应用该模型对某煤田的多个煤层样本进行了训练和预测,网络经过10次训练后,误差达到设定的最小值,6次预测测试中最大误差仅为0.027 8,最小的为0.000 1.研究表明,该模型精度较高,可用于预测煤层自燃的实际应用.     

基于BP神经网络的上市公司CEO报酬实证研究

近年来的研究表明,CEO报酬不仅受公司业绩的影响,还受到其他诸多因素的影响,而且,CEO报酬与其决定因素之间往往存在着非线性关系。本文以2003-2005年沪深股市的A股上市公司为样本,采用BP神经网络对CEO总报酬、CEO年薪、CEO持股价值及其决定因素分别进行训练和学习,结果表明：（1）网络训练输出值与实际值的拟合度分别达到91.09%、97.23%和78.44%;（2）网络的预测能力相对于传统的线性回归模型分别提高了92.72%、92.08%和53.89%。因此,本文认为在分析和确定CEO报酬水平时引入神经网络模型是可行的。     

路面径流水环境下交通承载力分析

为了对路面径流水容许污染总量控制下的交通承载力问题进行探讨,利用神经网络具有的非线性映射能力和遗传算法具有的全局随机搜索能力,结合公路路面径流水质检测数据,提出了一种基于遗传神经网络进行公路交通环境承载力反计算的分析方法,应用该方法可根据路面径流水质污染数据反演出路段交通量大小,并可据此进行交通量与路而径流水质污染的关...     

密云水库流域2000-2005年植被覆盖度变化监测

植被是生态系统最重要的组成部分,而植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个最重要的指标,是生态系统健康评价的前提和必要的基础。文章利用2000和2005年2个时相的Landsat 7 ETM+遥感影像为数据源,以BP神经网络法为植被覆盖度估算模型,计算了密云水库流域内不同时期的植被覆盖度,生成了该流域2个时相内的植被覆盖度图,以此分析密云水库流域植被覆盖度的时空变化。结果表明,从2000-2005年,密云水库流域内除无植被覆盖类型外(即水域部分),其余土地利用类型的植被覆盖度都呈增加趋势,其中以沙质地和耕地最为明显,分别增长了29.5%和27.3%,并且密云水库流域的平均植被覆盖度不高,尤其西部地区植被覆盖度较差,水土流失和土地沙化情况比较严重。     

基于神经网络的生化池能耗预测模型研究

我国城市污水处理的能耗处于较高水平,直接能耗中电耗占60%~90%。为了合理利用电能,以A/O工艺为基础,选取BP神经网络建立能耗预测模型,由入水信息对溶解氧进行预测,为污水处理过程中曝气量的及时调度、有效利用能量提供可靠的决策依据。     

基于MATLAB的BP神经网络模型在漠阳江水质评价中的应用研究

为提高水质评价的准确性,基于MATLAB及人工神经网络理论,采用误差反向传播的BP算法建立漠阳江水质评价模型,充分利用神经网络的非线性映射特性,取7项常规地表水水质评价指标对漠阳江水质进行评价,并将BP神经网络评价结果与单因子评价法及综合指数法的评价结果进行比较,网络运行结果表明一致效果良好.同时较传统的水质评价方法,该网络具有较高的识别精度,提高了水质评价等级的准确性,使评价的结果更具有科学性.     

安全驱动的城市交叉口自适应信号控制方法

为提升城市交叉口的交通安全,提出1种安全驱动的自适应交通信号控制方法,以交通安全提升为主,同时优化通行效率和尾气排放。基于多目标深度强化学习,构建信号控制算法框架和双重决斗深度Q网络模型,使用离散交通状态编码定义当前交通状态,利用卷积神经网络提取状态特征。针对不同奖励函数量纲无法统一的问题,设计综合奖励函数。基于长沙市交叉口场景和交通流数据,在SUMO搭建实验环境。研究结果表明：在单交叉口真实流量和模拟流量场景下,与现有交通信号控制相比,所提方法在交通冲突频率、车辆行车延误、CO₂排放等指标上都表现出更好的性能。研究结果可为城市交叉口安全优化提供参考。     

河道藻源胞内有机质光化学-生物降解机制

藻细胞破裂后会向水体释放大量的胞内有机质(intracellular dissolved organic matter, I-DOM)。I-DOM在河道中将经历复杂的光降解和生物降解过程,影响其在河道中的迁移转化和环境效应。为了探明光照和微生物对I-DOM的降解机制,开展了光降解、生物降解和光-生物降解实验。结果表明,I-DOM经7 d光降解和生物降解后,溶解性有机碳(dissolved organic carbon, DOC)的去除率分别为70%和81%;虽然光照1 d能去除38%的DOC,但后续生物降解(光-生物降解)与无光照生物降解对DOC的去除效率一致。进一步的研究表明,生物降解过程中的呼吸商(respiratory quotient, RQ)低于光-生物降解过程,说明相比于生物降解过程,光-生物降解过程中经光照后生物呼吸时所利用I-DOM的性质发生了改变,进而影响了生物呼吸时O₂的消耗和CO₂的产生。生物降解过程中微生物主要利用原始的I-DOM分子;而在光-生物降解过程中,生物降解过程的微生物主要利用经光降解转化后的I-DOM分子。...