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基于CdS-TiO2/多壁碳纳米管(MWCNTs)光催化剂降解甲苯的正交实验数据,采用反向传播(BP)神经网络训练并建立了光催化剂合成条件设计的神经网络模型。以正交实验确定的4个主要影响因素作为输入层参数,以甲苯降解率作为输出层参数,将全部实验数据分为训练样本集和预测样本集。运行网络,系统误差为0.000 724,网络预测值与实验数据值相关系数达到0.989,说明该网络具有较好的训练精度及泛化能力。并利用训练好的神经网络预测得到CdS-TiO2/MWCNTs光催化剂的最佳合成条件:焙烧温度为460℃,MWCNTs复合量为1.5%(质量分数),活性组元摩尔比(TiO2/CdS)=80∶1,水加入量为12%(体积分数)。 相似文献
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通过厌氧折流板反应器(ABR)处理硫酸盐有机废水的实验数据对BP神经网络进行训练,建立了ABR处理硫酸盐有机废水的BPNN模型,通过测试对比,找出了较优训练函数为traingda,较优训练次数为1 900.利用分割连接权值法(PCW)对影响出水SO42-和COD的主要因素进行分析,结果显示进水COD、SO42-、pH、COD/SO42-和HRT对出水SO42-和COD均产生一定影响,其中进水pH对出水SO42-和COD的影响最大,相对重要性(RI)指数分别为30.79%和23.44%;并通过样本试验数据分别建立了对SO42-和COD去除率的限制因子仿真模型,为预测硫酸盐有机废水的厌氧处理过程提供指导. 相似文献
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大坝通过坝身泄流时,巨大的洪水卷吸空气中的大量气体直泻到下游河床,造成下游河道特别是近坝区域气体含量过饱和,给下游水生生物带来不利影响,其中鱼类气泡病就是水体气体过饱和造成的典型病症。为探明大坝泄流对坝下河道溶解氧饱和度的影响,以三峡 葛洲坝区域坝下近坝区定点区域的溶解氧实测资料为基础,建立溶解氧饱和度的BP网络预测模型,对大坝不同运行工况进行下游溶解氧饱和度的预测仿真计算,并将仿真预测值与实测及数值模拟结果进行比较分析。结果得出BP网络模型能很好地逼近坝下近坝区指定区域的溶解氧饱和度,可根据大坝运行工况对下游水体溶解氧饱和度进行快速预测,为有效控制坝下水体溶解氧饱和度提供借鉴 相似文献
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基于ARIMA和BP神经网络组合模型的我国碳排放强度预测 总被引:2,自引:0,他引:2
预测我国碳排放强度的长期变动趋势, 对国家进行宏观经济管理和节能减排工作具有重要的参考价值。运用深入分析自回归移动平均模型和神经网络的特性,并在此基础上建立ARIMA模型和BP神经网络组合模型,将碳排放强度的时间序列的数据结构分解为线性和非线性残差部分,对我国碳排放强度的变化趋势进行了综合分析与预测。结果显示:今后10 a我国碳排放强度总体是逐步下降的,但到2020年我国碳排放强度仅比2005年下降34%,比我国政府提出碳排放强度下降40%~45%的目标还有一定的差距。因此,要在2020年实现我国碳排放强度目标,必须要调整宏观经济政策,采取各种政策措施以实现目标 相似文献
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为探讨安徽省PM2.5时空分布特征,文章基于2015-2020年地基观测PM2.5、AOD、植被覆盖产品以及气象要素数据等,对比了多尺度地理加权回归、随机森林、全连接神经网络3种模型的精确度,并采用全连接神经网络模型反演了PM2.5浓度,分析了PM2.5浓度的时空变化特征,以及各因子对PM2.5浓度的影响力。结果表明:3种模型中,全连接神经网络模型的精确度最高;2015-2020年PM2.5浓度从平均51.29μg/m3递减至36.71μg/m3,季节尺度上,PM2.5浓度冬季>春、秋季>夏季,受政策及疫情影响,2018年的秋冬季、2020年的春夏季PM2.5浓度下降同比最快;空间上表现为皖北>皖中>皖南。10个影响因子两两交互,均比单一因子对PM2.5浓度的影响大,其中AOD对PM2.5的影响力最大,... 相似文献
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水质安全是水环境中的关键因素,流域中复杂的空间差异一直是水质估算精度不高的主要原因。文章提出采用一阶微分算法提高遥感影像数据与实测水质参数之间的相关性,利用遥感影像数据与流域库区空间划分条件作为BP神经网络的输入模拟流域空间结构建立高精度水质反演模型。以黄柏河东支流域尚家河水库坝址以上流域为研究对象,基于Landsat-8遥感影像数据,选取主要水质参数:氨氮、总磷、高锰酸盐指数。经验证模型达到“优”精度等级,估算值与实测值最小决定系数为0.85、最小纳什效率系数为0.82、最小百分比偏差值为-9.51%、最大均方根误差与标准值比值为0.42。从水质参数估算结果空间分布图确定流域中玄庙观水库以氨氮浓度为代表污染最为严重。 相似文献
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火电厂干灰湿排系统结垢影响因素与结垢预测的人工神经网络方… 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对几个电厂灰水试验研究,导出了干灰湿排灰水系统结垢主要影响因素,本文以试验研究为基础,提出了联合梯度算法,首次用人工神经网络方法对灰管结垢预测进行了探讨,为水质预测提供了一条新途径。 相似文献