应用BP神经网络预测嵌岩桩竖向承载力的研究

利用BP神经网络,建立了嵌岩桩竖向承载力预测的BP神经网络模型,采用嵌岩桩竖向承载力的实验数据对网络进行了训练,并以此训练好的BP神经网络对嵌岩桩承载力进行了预测。预测结果表明,该模型具有很高的预测精度,为预测嵌岩桩承载力提供了一种新的方法。     

BOD_5样品分析中稀释倍数的确定

首先正确估计样品ＢＯＤ５浓度范围，并测定稀释水的溶解氧，然后根据稀释倍数公式计算３个适当的稀释倍数．与其它方法相比，本方法省时、可靠，适用性强，能够确保ＢＯＤ５样品分析一次成功．在ＢＯＤ５样品分析中具有广泛的应用价值．     

BP网络在环境监测中的应用

本文介绍了BP网络的结构和学习规则及其在环境监测中的应用，指出人工神经网络在环境监测中的优越性。     

"马房窝矿区环境污染事件"整顿见成果

2005年5月24日，国务院副总理曾培炎在四川省人民政府“关于广元市朝天区马房窝金矿污染问题调查情况的报告”上批示：环保总局要加强这方面典型经验的总结宣传，同时也要对执法不力的案件予以通报，促进各地环保工作依法有序进行。曾培炎的批示。是对广元市马房窝矿区整顿成果的充分肯定，同时也为历时半年、在全国产生重大影响的“马房窝矿区环境污染事件”的查处画上了一个阶段性的句号。[编者按]     

用BOD5/TOD值评价废水可生化性的可行性分析

在阐述ＴＯＤ的组成、可降解率等特征的基础上，探讨了用ＢＯＤ５／ＴＯＤ值评价废水可生化性的可行性及其存在的问题，并提出了相应的改进措施。     

应用BP神经网络实现环境监测的优化布点

环境监测的合理布设关系到只有用量测点的监测数据就能客观、准确地反映区域环境的质量,采用传统的优化统计模型对监测数据进行处理一限较繁。基于人工神经网络应用于模式分类与人有适应能力强、客观性好的特点,提出将人工神经网络ＢＰ与逐步聚类分析物思想相结合,实现对环境测点的逐步聚类优选,用该方法对贵阳市１９９２－１９９３年期间的１６个大气环境测占煌监测数据进行优选,得到的６个优点选点符合实际结果。