城区变电站周边商民用建筑物的安全分析和评估

随着中国社会经济的发展,不断出现变电站位于城区和市区的情况。为了更好的评估城区变电站周边商民用建筑物的安全性,文章分析了城区变电站对周边商民用建筑物和设备设施的影响,研究了城区变电站故障电流对周边商民用接地系统的耦合干扰。建立了城区变电站故障电流耦合干扰分析模型,基于接地导体GPR(地电位升)这个重要指标,提出了耦合干扰系数概念。定量分析探讨了影响耦合干扰系数的主要参数、因素及其变化规律,给出了城区变电站和商民用建筑物接地系统安全评估和分析的建议流程。最后基于BP神经网络建立了耦合干扰系数计算模型,从而设计者可以基于现场实际情况快速得到商民用建筑物受到的耦合干扰具体数值。研究成果为城区变电站周边商民用建筑物的安全防护和评估提供了理论依据和工程指导。     

基于HHO-CNN-LSTM的CMAQ修正模型及其在上海市空气质量预报中的应用

建立空气质量预报模型，预测污染物浓度对人类健康和社会经济发展具有重要意义。然而，传统的空气质量模型CMAQ对污染物浓度的预报精度并不理想。对此，本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的空气质量预报修正模型，并使用哈里斯鹰算法(HHO)对模型的超参数进行优化；用CMAQ模型对上海市2022年12月六种大气污染物(SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、O₃、CO)浓度的预报数据以及监测站的气象数据和污染物浓度实测数据作为HHO-CNN-LSTM模型的输入，对CMAQ模型预报结果进行修正。使用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和一致性指数(IOA)作为评价指标。结果显示，修正模型显著提高了六项污染物浓度的预测精度，RMSE减少了73.11%～91.31%,MAE减少了67.19%～89.25%,IOA提升了35.34%～108.29%。同时针对HHO算法陷入局部最优而导致修正模型对CO浓度预测效果不佳的问题，使用高斯随机游走策略对HHO算...     

RBF神经网络可靠度分析方法在边坡稳定性研究中的应用

针对边坡稳定性可靠度分析,当状态函数无法显式表达且传统计算方法求解复杂问题困难时,提出一种基于ABAQUS和粒子群优化径向基函数神经网络的可靠度分析方法。基于ABAQUS的强度折减方法计算所选随机变量对应的安全系数,利用径向基函数神经网络的数据拟合功能,建立模型并映射出安全系数和随机变量之间的关系,构造响应面功能函数;利用蒙特卡罗生成的大量随机样本代入功能函数得到相应的安全系数,进而计算边坡的失稳概率和可靠度指标来反映边坡稳定性。研究结果表明:相对于传统方法,本文方法计算效率更高、误差更小,适合实际工程应用。     

基于BP神经网络算法的密云水库水质参数反演研究

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。     

人工神经网络方法用于城市环境空气质量综合评价

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。     

人工神经网络在道路交通噪声预测中的应用

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。     

三维铝型材挤压模多参数优化

以一个导流组合模为例,利用神经网络建立模具参数的数学模型,用遗传算法对参数优化。其中由正交法设计得到实验样本,由软试模提取模具的SDV值,将其作为优化目标。最终实验结果与优化值吻合,为建立和控制挤压模参数提供了一种行之有效的手段。     

智能控制在污水生物处理系统中的应用

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。     

模糊神经网络控制在污水处理中的应用研究

对模糊神经网络(FNN)技术应用于污水处理进行了研究,提出了一个具有五层的模糊神经网络控制器,仿真实验表明,该控制系统具有很强的鲁棒性与容错性.该控制器能够自动调整隶属度函数、动态优化控制规则,将其应用于溶解氧控制和出水水质预测,结果表明可以快速、有效地使溶解氧浓度达到期望值,实际出水水质预测结果也具有很好的收敛性和预测精度.     

Elman神经网络在抽水地面沉降预测中的应用

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。