基于BP神经元网络的建筑火灾烟气危害评价分级研究

随着人工神经网络技术的发展,其并行数据处理技术和自适应、自组织的学习能力,使得它在处理一些复杂的数据时占有很大优势.本文将BP神经网络应用于火灾烟气危险性评价分级,以等级的形式确定烟气的危险程度,并结合实验数据及相关统计对BP神经网络进行改进,给出了实例计算,验证了其可行性.     

山区土壤重金属空间插值性能的改进

山区土壤重金属监测中,密集均匀的布点采样困难大,成本高。根据稀疏非均匀样本数据准确预测山区土壤重金属空间分布,对可视化描述检测元素的分布及趋势具有重要意义。基于云南省楚雄市南部山区表层土壤中重金属锰、钒的采样数据,对集成径向基函数神经网络(IRBFANNs)和传统插值方法:反距离(IDW)、普通克里格(OK)、径向基函数神经网络(RBFANNs),进行了不同等级采样密度下的插值性能比较。结果表明,样本点数量减少时,传统预测方法的插值精度都有所下降,而IRBFANNs算法在样本点较少情况下能够保持最好的插值精确度和稳定性,有效改进了空间插值性能。     

大数据解析技术在大气环境监测中的应用研究

针对近年来新兴的大数据及挖掘、分析技术,对大数据解析技术在环境科学研究中的应用进行了分析和探析。以城市局部地区大气细颗粒污染物PM2.5浓度计算为例,筛选了PM2.5浓度历史数据、气象条件、交通状况、人群活动情况、网格道路状况等数据为影响特征量,分析了用神经网络法进行大数据解析和推演的原理和数学过程,是用数学、计算机、统计等方法研究解决多元、非线性复杂环境问题的一种新的探索。     

某卷烟厂除尘系统管道撕裂原因分析及解决措施

对除尘系统管道撕裂的原因进行分析,认为除尘器出口处的涡流和二次流造成的管道振动是导致管道撕裂的主要原因。结合实际情况提出了解决措施,预期取得较好的效果。     

火电厂干灰湿排系统结垢影响因素与结垢预测的人工神经网络方…

通过对几个电厂灰水试验研究，导出了干灰湿排灰水系统结垢主要影响因素，本文以试验研究为基础，提出了联合梯度算法，首次用人工神经网络方法对灰管结垢预测进行了探讨，为水质预测提供了一条新途径。     

煤体注水湿润半径预测的神经网络模型

合理的注水半径一直是煤体注水防尘技术中难以确定的参数。笔者基于对影响煤体注水半径因素的分析和神经网络理论的原理之上 ,设计网络模型为 3层 ,输入层为 7个节点 ,应用BP网络算法 ,建立了煤体注水湿润半径的预测模型 ,并对其参数进行了讨论。然后 ,用平顶山矿务局和水城矿务局 13个矿 19个回采工作面的统计资料对BP网络进行自适应学习 ,并取η =0 .9,α =0 .82 ,控制网络总误差E≤ 10 6。经过 2 12 34次迭代后 ,网络趋于稳定。用训练好的网络对平顶山矿务局的某矿的 3层煤的注水湿润半径进行预测 ,预测结果与实测值很接近。其误差分别为 0 .5 %,0 .6 %和 0 .7%。     

提高交通安全——实现智能汽车的研究

主要介绍了通过智能汽车的研究 ,提高城市交通安全的必要性 ;综述了发达国家关于智能汽车研究的现状与趋势 ,并通过国外智能汽车发展的趋势 ;进一步论证智能汽车的研究是汽车工业发展的方向 ,也是提高交通安全的重要手段之一。此外 ,论文提出利用模式识别技术的智能汽车的结构框架 ;指出神经网络方法应用与模式识别技术结合的优势。最后 ,论文在阐述我国需要发展智能汽车的同时 ,提出应结合中国国情相应研究相关理论 ,为今后的实施奠定基础的近期目标 ,并提出展望     

改善ECG中50Hz干扰的抑制性能

为改善心电图中５０Ｈｚ市电干扰的抑制性能,在采用简单的凹口滤波器的自适应干扰地消器的情况下,采用变动量ＬＭＳ算法,通过计算机模拟,从收敛性能和运算量等方面对ＬＭＳ算法和变动量ＬＭＳ算法算比较分析。     

两种定性天气预报模型的对比分析

以南京１９６５～１９９４ 年４ 月平均气温作为预报量, 选取前期５００ ｈ Ｐａ 月平均高度场相关因子, 分别建立了事件概率回归预报模型和神经网络预报模型。通过对比分析发现, 在同等条件下,由于神经网络方法能更好地反映预报量与预报因子间的非线性关系, 并能有效避免采用事件概率回归方法预报建模时, 对预报因子分级造成信息损失的缺点。因此, 其拟合和预报效果明显优于传统的概率回归预报方法     

改进BP算法在煤与瓦斯突出预测中的应用

为了正确预测煤与瓦斯突出的趋势与危险性 ,基于反向BP神经网络 ,笔者提出了一种改进的BP网络模型 :为了加快BP网络的收敛速度 ,增强其跳出局部极小点的能力 ,采用了自适应变步长法和改进模拟退火法 (SA法 )相结合的方法。实际应用表明 ,该模型收敛速度快 ,准确性高 ,具有较高的可靠性和实用性 ,是一种十分有效的煤与瓦斯突出危险性预测方法。