生物滞留系统植物筛选与综合评价

为科学筛选出生物滞留系统中能有效去除多种污染物的最佳植物,选取10种重庆市本土植物构建雨水生物滞留系统,以控制山地城市道路雨水径流污染;并采用反向传播动态神经网络(BP-DNN)技术构建了基于多目标污染物的综合评价模型,对所有生物滞留系统进行应用评价。结果表明:植物可有效去除有机物和营养物等多种污染物,但存在差异性;植被种类对COD的去除影响显著,其中,风车草去除效能最佳,而千屈菜最差;植物的栽种可有效提高系统对NH_4~+-N的去除率,但差异性并不显著,同时,部分植物能在一定程度上提高系统对NO_3~--N的去除,但不稳定;植物的栽种能有效提高系统的除氮性能,选用风车草时系统除氮性能最佳,TN去除率可达64.30%～86.82%,而植物的栽种对TSS和TP的去除无显著影响。在综合评价的10种植物中,风车草和美人蕉为生物滞留系统的最佳植物。     

化工园区应急物资需求决策模型研究

为实现化工园区高效应急救援,针对化工园区应急物资需求及特点,从基本物资需求量、应急物资消耗量、应急物资损耗量3个方面,构建化工园区应急物资需求优先级指标体系;基于TOPSIS方法对各应急物资需求进行重要性分级排序,设计求解出应急物资需求量的BP神经网络预测模型。以化工园区历史事故案例进行分析,结果表明,BP神经网络应急物资需求预测结果和实际应急物资需求量相差很小,结合TOPSIS方法后的应急物资需求分级决策方案,能有效辅助应急物资的组织和调度,最大限度地发挥应急效用。     

一种水源地气温-水温-水质关系智能预警算法

设计了一种两阶段算法,引入水温作为中间桥梁,第一阶段利用多变异位自适应遗传算法解析气温与水温数学关系,第二阶段根据遗传算法改进的BP神经网络通过水温对水质进行预测,进而设计气温-水温-水质组成的水质预测算法GA-GABP,并将该算法应用于秦皇岛石河水库的水质监测模拟。结果表明,整个过程算法寻优速率快,网络学习时间短,其最终拟合、预测效果理想,能够对水质预警作出有效分析。     

基于有限元的电力电缆缆芯温度预测方法

温度作为评估电力电缆是否能安全、稳定运行的重要参数,但电缆受到安装环境等因素的影响,导致其电缆缆芯温度难以直接测得。基于此,提出依托有限元开展电缆缆芯温度预测的方法。下文在阐述有限元及BP神经网络相关概念基础上,利用有限元结合电缆热参数、边界条件等相关数据,创建电缆温度场有限元模型,并求出各环境及负荷参数下的缆芯温度,获得相应的样本数据。随之,借助样本数据训练神经网络构建相应的温度预测模型。实验结果证实,文中所提出的缆芯预测方法能准确预测其温度,能够对于电网实现主动预测性管理提供重要的参考。     

横向滑坡下埋地管道力学响应规律及神经网络预测研究

为研究横向滑坡作用下埋地管道的力学响应,采用自主搭建的埋地管道滑坡试验装置开展不同滑坡范围下的横向滑坡埋地管道力学特性试验,并建立工程尺度的埋地管道滑坡模型,通过改变相关参数开展数值模拟。研究结果表明：大范围横向滑坡下,管道最大应力位于管道中部附近,随滑坡范围增加,管道最大应力位置逐渐远离管道中部;通过BP神经网络预测模型得到横向滑坡下埋地管道最大位移、最大轴向拉应变和最大轴向压应变。研究结果可为快速评估横向滑坡下埋地管道安全提供指导。     

基于知识的管道系统泄漏检测方法

提出了3种基于知识的管道系统泄漏检测方法,分别是:通过对负压波波形分段符号化处理,采用上下文无关法表示波形结构模式的模式识别诊断系统;以选取合适维数的功率谱特征向量而建立的神经网络泄漏检测系统;与泄漏机理数学模型结合的泄漏诊断专家系统。     

乡镇生活污水溶解氧浓度模糊神经网络PID控制系统研究

在乡镇生活污水处理的好氧阶段,溶解氧浓度控制是非常重要的过程,具有滞后性和多干扰等特点,传统控制策略因控制精度较低和自适应能力差而难以满足要求。设计了基于模糊神经网络PID算法的溶解氧浓度控制方案,并在MATLAB中进行仿真。仿真结果表明,该控制方案具有响应速度快、超调量小和抗干扰能力强等优点。     

基于BP神经网络模型的矿井通风可靠性研究

在MATLAB7．0神经网络工具箱的基础上,通过采用快速的Levenberg-Marquart算法。提高神经网络训练的速度与精度,实现矿井通风系统可靠性的研究和预测。旨在以一种相对简单的途径实现人工神经网络这种复杂而有效的非线性预测方法。实验结果显示了L—M算法的优越性,网络具有良好的收敛特性。     

基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型

针对非煤地下矿山安全评价的复杂性和非线性特性,BP神经网络对非线性动态系统较强的适应性,提出并建立了一种基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型。为提高该模型的可靠性,结合非煤地下矿山生产工艺特点,提出了一套便于统计和赋值的安全评价指标体系;确定了BP神经网络结构和评价结果表征方法;为提高BP神经网络算法的收敛速度和稳定性,对标准BP算法进行有效改进;通过实例运算验证了该模型的可行性。基于BP神经网络的安全评价模型为评价非煤地下矿山安全管理现状及水平提供了可操作的方法,为矿山有关部门提供了科学安全管理的依据。