复合装药安全性优选BP神经网络模型

为在设计复合装药结构时得到复合装药的能量输出和安全性双优结构,利用BP人工神经网络理论,建立结构优选模型。利用不同的感度和能量输出试验数据,进行模型的训练,训练后对样本进行预测和优选。结果表明,该方法能够克服评估复合装药结构性能优劣的各因素之间的复杂关系,实现精确的非线性预测,得到安全性和能量输出双优的设计结构。     

基于MMAS-BP的煤与瓦斯突出强度预测

为提高煤与瓦斯突出强度的预测精度及预测速度,用最大最小蚂蚁系统和BP神经网络相结合的方法进行预测模型设计。根据煤与瓦斯突出强度及其主要影响因素之间的关系数据,建立其神经网络的预测模型。以网络的权值和阈值为自变量,网络误差为目标函数,通过蚁群算法的迭代运算,搜索出误差的全局最小值,以实现BP神经网络的初始权值、阈值优化,并用优化后的网络进行瓦斯突出强度的预测。实例结果表明,MMAS-BP算法的预测值均方差为0.089,约为BP神经网络的0.1倍,且输出稳定性好,适用于煤与瓦斯突出强度的预测。     

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。     

城市合流制管网降雨径流污染特征分析

对北京市老城区合流制管网排除系统下游干管进行降雨径流监测,分析降雨径流和生活污水混合后的水质变化特征,以便为合流制管网污染控制提供数据依据。结果表明北京市合流制管网污染程度较高,其污染过程受降雨过程、管道汇流过程、地表径流污染特征和管道沉积物冲刷等综合影响。     

基于SOM-SVM组合分类器的涂层防护性能研究

目的为避免EIS,EN技术可能出现的问题,建立一个准确、高效的评价模型,以探究现役军用有机涂层防护性能。方法利用电化学阻抗谱(EIS)、电化学噪声(EN)技术分析了两种军车有机涂层在循环暴露试验中的腐蚀行为,提取低频阻抗模值|Z|_(0.1 Hz)与涂层噪声电阻R_n两种电化学评价参数作为自组织神经网络(SOM)的输入训练样本,同时结合支持向量机(SVM)方法建立涂层防护性能组合分类器。结果将涂层失效过程自适应地分为涂层防护性能良好、防护性能下降、基本失效三个阶段。结论所建立的SOM-SVM组合分类器对于辅助分析涂层防护性能具有可行性。     

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。     

人工湿地处理污水的研究

简要介绍了人工湿地的发展历史、原理及优点；并对沙井镇人工湿地进行探讨和检测，其ＣＯＤｃｒ去除率可达８３％，总氮去除率达４５％，出水水质达国家排放标准。     

西藏环境信息化基础建设设计实践

描述了西藏环保厅“西藏自治区环境保护厅环境信息化能力建设项目”前期调研、设计的过程,总结在西藏信息化发展基础差、技术人才少、资金投入紧张、稳定性要求高、信息技术发展迅速等现实情况下基础信息化项目建设前期设计特点,为西藏或其他欠发达地区信息化基础建设项目设计提供参考。     

Implementation of Waste Electrical and Electronic Equipment Directive in Finland: Evaluation of the collection network and challenges of the effective WEEE management

Further to the European Waste Electrical and Electronic Equipment (WEEE) Directive, setting up efficient collection schemes is necessary to ensure the recovery targets set. Following the subsidiary principle, the WEEE Directive defines only the general requirements for mandatory collection and recycling objectives. The modalities of the logistics and the organisation of the take-back schemes are left to the choice of Member States. In this paper, the implementation of the WEEE Directive and the development of the WEEE recovery infrastructure in Finland are described and the challenges to the effective management of the WEEE recovery system in Finland are expressed. It can be said that the implementation of the WEEE Directive has succeeded in Finland and, at the same time, the legislative basis has been enacted. In addition, a functional WEEE recovery infrastructure has been built and, the collection requirements of the WEEE Directive have been exceeded in a relatively short time. However, the paper outlines that some inefficient practices still exist, particularly in the registration and WEEE collection stages. It is concluded that raising awareness would lead to a more environmentally sound behaviour and would, ultimately, improve WEEE recovery efficiency.     

时延神经网络对宝兴树蛙异质种群鸣叫的聚类分析

对瓦屋山宝兴树蛙3个不同海拔分布(A:山下;B:山腰;C:山上)的异质种群鸣叫的时频参数进行分析,发现三地鸣叫各参数互相重叠,无明显界线.常规统计分析不能使三地的鸣叫聚类为各自的组.使用时延神经网络对三地宝兴树蛙鸣叫的时频参数进行有指导聚类,发现三种群鸣叫有地区性差异,并表现出由个体交流引起的山腰种群群体特征的不显著.推测差异可能是因为长期地理隔离所导致.基于神经网络的分析结果,对各种群间的个体交流情况进行了初步估计.图6表1参20