江苏规划高速公路网生态环境影响研究

以RS和GIS为基础，运用遥感信息提取、编制自然保护专题系列图、系列图与规划高速公路网叠加、缓冲分析、统计分析等方法，对江苏省规划高速公路网生态环境影响进行分析。规划的5纵9横6联线路中的9条，对127个不同类型保护区中的9个有影响。11个过江通道中的5个对沿江饮用水源保护地有影响。规划高速公路占用的土地中76．74％是基本农田。跨越太湖的沪宁复线将加重梅梁湾、五里湖的水质富营养化。针对上述问题，从保护生态环境的角度提出6大对策：避绕生态保护对象，修改跨太湖线路方案，合理规划穿越山地丘陵区的线路，减少平原区生态破坏，调整过江通道与饮用水源地的交叉关系，保护白鳍豚生存环境安全。     

基于人工神经网络模型预测ABR反应器处理效率

ABR反应器的处理效率受多方面的因素影响，本文通过BP人工神经网络，利用ABR反应器进水CODcr浓度、容积负荷、温度、稳定运行时间四个参数对其反应器处理效率进行预测。结果表明，BP人工神经网络可较好的用于ABR反应器处理效率的预测，具有较高的精度，在实际生产中，可以运用人工神经网络，对ABR反应器的运行参数进行调整，使之达到最优化的运行状态。     

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。     

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。     

合肥台CTS-1分析系统网络组建

本文阐述了利用UNIX和WIN98/2000互联的局域网技术,对CTS-1系统进行优化配置,组建CTS-1网络分析系统,实现CTS-1系统数据共享,提高地震分析的效率,确保数据备份。利用代理软件用一个MODEM让各个子机同时上网,同时充分利用台站现有的计算机设备,最大限度的实现地震监控、速报、分析以及地震研究的同时开展。     

Progress in developing an ANN model for air pollution index forecast

An air pollution index (API) reporting system is introduced to selected cities of China for public communication on air quality data. Shanghai is the first city in China providing daily average API reports and forecasts. This paper describes the development of an artificial neural network (ANN) model for the API forecasting in Shanghai. It is a multiple layer perceptron (MLP) network, with meteorological forecasting data as the main input, to output the next day average API values. However, the initial version of the MLP model did not work well. To improve the model, a series of tests were conducted with respect to the training method and structure optimization. Based on the test results, the training algorithm was modified and a new model was built. The new model is now being used in Shanghai for API forecasting. Its performance is shown reasonably well in comparison with observation. The application of the old model was only weakly correlated with observation. In 1-year application, the correlation coefficients were 0.2314, 0.1022 and 0.1710 for TSP, SO₂ and NO_x, respectively. But for the new model, for over 8 months application, the correlation coefficients are raised to 0.6056, 0.6993 and 0.6300 for PM₁₀, SO₂, and NO₂. Further, the new algorithm does not rely on manpower intervention so that it is now being applied in several other Chinese cities with quite different meteorological conditions. The structure of the model and the application results are presented in this paper and also the problems to be further studied.     

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。     

三峡库区社区水平乡村路网对森林景观变化的影响

人为扰动是短时空尺度内森林景观变化或用途转换的主要动力,而乡村路网则成为人为扰动拓展的主要通道。基于1992、2002、2014年三峡库区重庆市石柱县西沱镇3期遥感影像和实地调研数据,在ArcGIS平台支持下,研究社区水平乡村路网对森林景观变化的影响。结果表明：1）1992—2014年研究区乡村路网影响域内次生林、退化林地和耕地的动态变化较显著,集中分布在中西部平坦区。1992—2002年乡村路网缓冲区内森林景观整体呈退化趋势,退化类型以次生林→退化林地、次生林→耕地、退化林地→耕地为主,演化量达1 705.91 hm²;2002—2014年乡村路网缓冲区内森林景观主要呈恢复趋势,恢复类型以耕地→退化林地、耕地→次生林、退化林地→次生林和原始林→退化原始林为主,演化量达1 674.52 hm²。2）相比发现,前一时期研究区乡村路网长度的增加和路网材质的提升很大程度上驱动森林景观的退化,而后一时期低等级路段的消失、废弃或利用率的降低则有助于森林景观的恢复,消失路段恢复率近100%。3）研究有助于丰富人们对社区水平乡村路网影响森林景观变化的理解与认识,为生态文明建设中合理规划乡村路网提供科学依据。     

基于多智能体和土地转换模型的耕地撂荒模拟研究——以陕西省米脂县为例

多模型耦合已经成为国内外模拟LUCC有效途径之一。论文通过如下步骤阐明宏观耕地撂荒格局和微观主体行为间的互动机理。首先,将微观主体间的相互作用纳入其决策,构建有限理性多智能体决策模型（Multi-Agent System,MAS）;其次,通过SNNS平台的训练学习以及与历史数据对比分析,验证土地转换模型（Land Transformation Model,LTM）模拟研究区宏观撂荒格局的有效性;最后,依据多模型耦合机理,耦合MAS模型与LTM模型,形成耕地撂荒模拟模型（Cropland Abandonment Simulation Model,CASM）,并基于研究区耕地撂荒的实际数据,探讨模型的合理性和可行性。结果表明：与2013年历史土地利用数据对比,CASM模型的PCM（Percent Correct Metric）系数为71%,比单独利用LTM模型的模拟精度提高3%,不仅表明CASM能够较好地模拟分析米脂县耕地撂荒空间格局分布,而且可有效揭示宏观耕地撂荒格局的微观驱动机理;同时,文章指出未来研究中要考虑政策和市场的影响,进一步完善不同层次主体决策对撂荒的影响,以此来提高模型对现实耕地撂荒的解释力。