基于信息融合与GM的石油罐区安全监控预测模型

近年来,石油罐区安全事故发生频率呈不断上升趋势。为有效增强罐区安全监控预警系统监测数据的可靠性,并实现对事故的早期预警,基于多传感器信息融合技术和灰色模型(GM)理论,建立出石油罐区安全监控预测模型。首先,研究了基于递推最小二乘法改进的最优加权融合算法,并将其作为一级(特征级)融合模型,其次,介绍分析了灰色预测理论及GM(1,1)模型的实现过程,最后建立出基于GA-BP神经网络算法的二级(决策级)数据融合模型,并得到石油罐区安全监控预测模型。     

上覆岩层瓦斯卸压范围及流动规律的应用研究

为合理、高效地治理朱家店煤矿巷道掘进和煤层开采过程中瓦斯浓度多次超限的技术阻力,本文针对该煤矿不同煤层上覆岩层瓦斯卸压范围及流动规律进行了较为深入的研究,建立了其BP神经网络破坏高度的数学预测模型。通过合理地计算,本文确定了该矿开采煤层上覆岩层的走向及倾向卸压长度、卸压上限和卸压范围,最后提出了有效控制上覆岩层瓦斯大量流向工作面及采空区的技术策略,从而达到了遏制矿井瓦斯事故发生的目的。     

粒子群优化的RBF瓦斯涌出量预测

瓦斯涌出量是煤矿瓦斯灾害的主要来源,它直接影响煤矿安全生产和经济技术指标。瓦斯涌出量的传统预测方法是将其影响因素线性化后提出的,具有一定的局限性。本文基于群体智能理论,提出了一种基于粒子群算法优化的RBF神经网络瓦斯涌出量预测模型。研究表明RBF神经网络预测精度与网络权值和RBF参数初始值有很大关系,因此本文采用粒子群算法优化RBF网络权值和其他参数,形成PSO-RBF预测模型。该模型通过计算种群粒子的适应度,确定全局最优值,寻找网络参数的最优值。实验结果表明PSO-RBF优于传统的RBF预测模型,训练速度和预测精度显著提高。     

基于BP模型的土壤重金属对其生物毒性的贡献分析

通过BP神经网络模型对石油开采区土壤重金属的部分缺失试验数据进行补齐,并采用主成分分析法对石油开采区土壤中重金属进行源解析。结果表明,土壤中重金属的来源包括自然来源、农业来源、交通来源和燃煤来源。以不同来源重金属作为输入条件、土壤生物毒性作为输出条件构建不同来源重金属土壤发光菌生物毒性神经网络模型,模型验证结果表明,在0.05显著性水平下,25组验证样本模拟值和试验值之间的相关系数r为0.396,满足模型验证要求。结合相对灵敏度计算,获得不同来源重金属对土壤生物毒性的贡献率分别为自然来源26.68%、农业来源52.71%、交通来源4.67%、燃煤来源15.94%,即农业来源为石油开采区土壤中发光菌生物毒性的最主要来源。     

基于遗传算法的前馈神经网络火灾探测

分析了前馈神经网络火灾探测的基本原理;针对ＢＰ算法的缺陷,提出用遗传算法（ＧＡ）和ＢＰ相结合的一种方法,即：ＢＰ－ＧＡ算法;并把ＢＰ－ＧＡ算法用于火灾探测的模拟,结果表明：前馈神经网络是处理火灾信号的良好方法,ＢＰ－ＧＡ算法提高了网络的收剑性。     

BP神经网络在降水酸度预测中的应用

本文利用南昌市城市大气中SO2、NOX、TSP等浓度数据及降尘数据建立了BP神经网络的降雨酸度预测模型，结果表明：BP神经网络的预测模型不仅能较好地反映致酸因素与降水酸度的相互关系，而且预测精度也高于多元回归等模型。     

多氯酚QSAR数值模型比较研究

应用多元线性回归分析和新近发展起来的人工神经网络方法进行了一类重要环境污染物多氯酚的定量构效关系研究，并用所建立的模型进行毒性预报，计算值与实验值的比较表明，前的相关系数约为０．９２，后的相关系数约为０．９９．后的百分误差地明显小于前，后的预报能力略好于前，中还讨论了后优于前的的原因。     

基于时差相关分析和模糊神经网络的白洋淀流域水环境承载力评价预警

为实现水环境承载力评价和预警,运用耦合DPSR模型和时差分析方法构建了白洋淀流域水环境承载力监测预警指标体系,并结合神经网络与模糊数学构建了T-S模糊神经网络模型,根据控制图法确定了监测预警指标阈值,解决了水环境系统的随机性和模糊性问题,最终实现了白洋淀流域水环境承载力的有效评价和预警。结果表明:1)白洋淀流域水环境承载力在2012-2015年处于较弱承载状态,在2016,2017年处于中等承载状态,现状评价等级由Ⅳ级(橙色警灯)转变为Ⅲ级(黄色警灯);2)在现状发展趋势下,2018-2035年白洋淀流域水环境承载力整体呈先上升后下降趋势,自2026年以后流域水环境整体呈恶化状态,水环境承载力逐渐从中等承载(黄色警灯)向较弱承载(橙色警灯)和弱承载状态(红色警灯)转变;3)未来区域人口的增长和雄安新区的快速发展会给白洋淀流域水环境带来巨大压力,因此可加大区域水环境保护力度,实施基于空间单元的精细化环境管控方案,推动区域经济绿色转型,促进区域水环境质量全面改善和良性发展,以提高区域可持续发展水平。     

城市环境质量定量评价方法

文章基于对于城市环境质量的评价方法的研究,阐述了各类评价方法的优缺点,着重介绍了物元模型、投影寻踪评价法、神经网络、遗传算法优化神经网络四种定量评价方法,并介绍了各类方法在城市环境质量评价中的应用现状.     

BP神经网络在流溪河水库径流量预测中的应用

流溪河水库是广州市的主要饮用水源地,所属地区降雨量年际变化大,不利于水资源的优化配置。对流溪河水库径流量进行预测研究,可为其水资源的优化配置提供科学依据。目前人工神经网络(ANN)技术在水文序列模拟预测中有较多的应用,本文根据流溪河水库1959~2000年水文数据,利用BP神经网络对径流量进行预测,从模型检验结果看,所建模型有较好的拟合效果和预测精度,说明神经网络在预测径流量方面有良好的实用性。