人工神经网络方法在拟建小区域环境质量评价中的应用

人工神经网络的评价方法用于小区域环境质量评价中,根据本地区特点因地制宜地选择环境质量参数,代入模型中进行环境质量评价及预测,对用于环境质量评价的BP人工神经网络模型进行了改进,即对网络模型的训练样本进行了扩充,从而提高了模型的抗干扰能力和准确性.将改进了的BP人工神经网络模型应用于四川省资阳市沱江二桥拟建项目小区域的大气、地表水环境质量评价中, 对该市小区域大气、地表水环境质量状况进行评价,评价结果表明,BP人工神经网络模型用于环境质量评价是可行的,且评价结论客观,评价模型普遍适用.     

多因素耦合条件下硫化矿自燃神经网络动态预测模型研究

硫化矿石自燃是多种因素、多场耦合综合作用的结果,是一典型的非线性问题.笔者应用人工神经网络技术,以Matlab软件为平台,通过现场调查和理论分析,建立了矿石含硫量、通风强度、环境温度3因素与硫化矿石自燃之间的预测模型;通过数据样本学习与部分现场监测数据相结合进行模拟,研究表明预测数据与实测结果基本吻合,误差控制在10%以内,取得了较好的效果.该研究为预防硫化矿石自燃提供一个新的思路和方法,具有一定的理论意义和应用价值.     

成都市活水公园人工湿地系统10年运行回顾

成都市活水公园是1997年建成的世界上首座以展示"人工湿地水处理系统"和"仿峨眉山亚热带自然植被"为主要内容的、以水保护为主题的生态公园。它所展示的人工湿地处理系统工程,现己正常运行了10年。本文通过回顾10年来活水公园人工湿地工程设计、建设与运行的经验,结合当前己建和在建的人工湿地工程中所存在的一些问题,提出一些看法与建议。供从事人工湿地工程设计、施工及管理人员参考。     

秦皇岛市海水入侵现状及防治对策研究

海水入侵是一种严重的地质灾害,它可引起机井报废、土壤盐渍化、地下管线腐蚀等一系列生态环境问题。秦皇岛市自20世纪80年代开始,在沿海的石河、汤河、洋河、戴河等入海口以及昌黎县、抚宁县灌区,先后发生了海水入侵现象,且有范围越来越广、程度越来越重的趋势,给当地工农业生产带来了巨大影响。通过分析秦皇岛市海水入侵的原因,提出修建沿海防护工程是治理海水入侵的有效措施,合理开采地下水、节约用水、进行污水和雨水资源化、海水淡化等减少淡水开采或补充地下淡水层是解决海水入侵的根本措施。     

海口湾人工填海前后冲淤演变数值模拟

为了解近年南海明珠项目、葫芦岛、秀英港扩建工程等人工填海工程对海口湾冲淤变化的影响,基于FVCOM海洋数值模型,对研究区人工填海前后潮流场、波浪场及冲淤变化进行了数值模拟。人工填海后,综合各条件下的冲淤情况,海口湾受潮流和波浪共同作用大部分区域处于淤积状态,年淤积量预测值为0.1～1.0 m;白沙角等局部区域处于侵蚀状态,年冲刷量预测值为0.1～0.3 m;受海口湾人工填海工程的影响,秀英港航道的水动力条件减弱,对通航条件改善有利,需加强航道的水深监测和定时的清淤工作;在南海明珠人工岛南侧波影区泥沙堆积会形成向海的舌状的突出体,其两侧海岸形成侵蚀后退带,需人工补沙等措施以保证岸线稳定。     

高盐废水人工湿地处理中耐盐植物的筛选

天津塘沽作为滨海新区核心区,是目前天津发展最快的地区之一。由于本区盐碱土壤等自然条件,污水中盐分含量较高,制约了废水的回用。本文通过模拟人工湿地实验,比较了芦苇（Phragmites australis）、盐地碱篷（Suaeda salsa）、碱蒿（Artemisia anethifo原lia）、黄花鸢尾（Iris wilsonii）、盐角草（Salicornia europaea）和大米草（Spartina anglica）等耐盐植物对轻污染水体中高浓度氯离子的去除能力,筛选出去除能力较强的植物,并确定植物对盐分去除率达到最大时的生态系统条件。结果表明,适合人工湿地的耐盐碱植物对氯离子的去除效果依次为：芦苇＆gt;盐地碱篷＆gt;碱蒿＆gt;黄花鸢尾＆gt;盐角草＆gt;大米草,停留时间一般在第4d时可达到平衡。该研究为利用人工湿地处理高盐废水提供了科学依据。     

EMC用V型人工电源网络的解析

本文分别对理想和实用的V型人工电源网络的阻抗(模和相位角)、隔离度进行计算和分析,并将其与某公司生产的ENV216型人工电源网络的测试参数进行比较,验证了ENV216型人工电源网络是完全符合标准要求的,加深了对电源端传导发射测试的理解。     

溶出伏安法中电极的操作技术

电极性能的优劣是完成溶出伏安分析的关键,本文就三电极体系中电极的选择、处理、安装、使用、维护方法等方面作了较详细的说明和探讨,提高了方法的精密度和准确度,使溶出伏安法在海水分析中得到更好的应用.     

基于人工神经网络建模的PTC功率智能检测技术

PTC是家用空调器中主要器件之一,具有耗电量大、非线性的特征。目前PTC常用的功率检测方法是通过"专用电量计量芯片结合电压、电流采样电路"来实现,存在成本高和可靠性低问题。提出一种基于人工神经网络的PTC功率纯软件计算方法,无需增加任何硬件成本。通过实验验证,精度达±3%,满足产品化需求,成熟可靠。