遗传BP算法在大气环境综合评价中应用

着重介绍的遗传算法求解网络结构优化，有效解决ＢＰ算法局部收敛的遗传ＢＰ算法的原理和构建遗传ＢＰ算法的步骤，并用于焦作市大气环境质量综合评价，结果表明，该方法有简便，准确，适用性强等优点。     

BP网络应用于大气颗粒物的源解析

应用BP网络对大气颗粒物进行源解析,将大气采集样本中的元素含量和大气颗粒物源成分谱构成训练样本集,用BP网络进行训练,由训练好的网络的权值可以计算出大气颗粒物的污染排放源的权重贡献率.将BP源解析法的计算结果与其它源解析法得到的结果比较,表明BP网络应用于大气颗粒物的源解析是可行的.     

基于CiteSpace的温室气体监测发展动态可视化分析

采用文献计量方法，利用CiteSpace软件对Web of Science核心合集中2004—2020年以"Greenhouse Gases Monitoring"为主题词检索到的2 514篇文献进行可视化分析，从时间分布、国际合作、研究机构合作、研究领域、共被引分析和关键词分析等方面，揭示该领域的发展动态、研究实力分布、热点前沿等。结果表明：2004—2020年温室气体监测研究领域的发文数量总体呈现上升趋势，在全球应对气候变化的重大事件时间节点发文数量增幅较大；该领域发文量较多的国家和机构皆以发达国家为主，发展中国家中中国居首位，国家、机构合作关系紧密；温室气体监测研究涉及的学科领域较广，环境科学与生态学、环境科学、工程为排名前3位的学科领域，2010年后研究逐步拓展到建筑学、影像学、计算机科学、经济学等领域；该领域的研究知识基础主要聚焦温室气体浓度监测、来源去向、影响因素及变化趋势分析，温室气体监测技术方法研究及应用，以及森林、农业土壤碳汇研究等方面；通过不同时段关键词分析发现CO₂、CH₄和N₂O一直是温室气体监测研究的重点对象，关注视角逐渐转向多因素、多领域、多技术、多方法、多策略研究。基于分析结果和中国实际，提出今后一段时期中国温室气体监测领域的研究重点和工作方向。     

环境监测实验室样品智能物流管理系统的设计研究

环境监测实验室样品管理是质量管理的重要环节,样品管理的智能化、信息化将大幅提升实验室的管理水平。通过分析当前监测实验室样品管理现状和不足,借鉴相关行业样品智能物流管理系统应用经验,结合江苏省环境监测中心新建的监测实验大楼,开展环境监测样品智能物流管理系统设计研究。提出,考虑环境监测样品接收、任务分配、样品交接、样品留存各个环节,以样品属性为基准进行样品管理系统设计;同时,结合物联网集成管控、气动传输和机器人输送技术,构建包含分布式存储工作站和密集型土壤样品库的样品智能物流管理系统,实现高效、智能、规范的样品管理目标。     

基于公司行业结构的哈尔滨跨区域联系网络分析

在“流动空间”背景下,城市网络中次级城市受到区域经济研究的关注。区域内部及跨区域联系对次级城市发展的作用关系到城市区际合作的成败,但对其认识存在差异。以行业结构作为切入点,基于机器学习行业分类后的工商企业数据,研究哈尔滨与东北地区城市联系的总量变化及行业特征,发现:（1）哈尔滨的内向经济联系中,东北地区城市的重要性在减退,其外向网络腹地范围正在缩小;（2）哈尔滨与东北地区的产业联系有制造业联系下降及服务业低端化的趋势;（3）与全国相比,东北地区内部缺乏“服务中心”。通过研究哈尔滨与东北地区以外城市联系与距离、地区生产总值（GRP）等的关系,以及行业比较优势,发现:（1）哈尔滨联系网络呈现无标度网络特征,与国家中心城市的联系不符合距离衰减规律,且连接度与GRP强线性正相关;（2）哈尔滨的高级生产者服务业联系集聚化,制造业与其他服务业联系偏长尾分布。相对于联系广度,更应重视与少数“服务中心”的联系质量。     

北京城市塑料垃圾年产量的模拟预测及其影响因素分析

揭示城市塑料垃圾年产量及影响因素、预测其发展趋势对于城市生活垃圾收集系统的优化、处理技术的合理选择和降低环境影响具有重要意义.本研究基于1989年以来北京塑料垃圾占比、城市生活垃圾产量数据和社会经济数据,利用赤池信息量准则（AIC）和灰关联度法研究了北京城市塑料垃圾占比的年变化趋势和城市塑料垃圾年产量的主要影响因素.通过多元线性回归模型（MLR）、灰色系统模型GM（1,1）和BP神经网络模型对北京城市塑料垃圾年产量进行了模拟预测.结果表明,北京城市塑料垃圾占比由1989年的1.88%,增加到2012年的14.87%.基于AIC准则预测2013—2050年北京城市塑料垃圾占比增长趋势较平缓、稳定在14%~19%之间.2000—2012年北京市城市塑料垃圾年产量由40.2×10⁴ t增加到121.1×10⁴ t,年增长15.5%.人均可支配收入是影响北京城市塑料垃圾年产量的最大社会经济因素,而常住人口的影响较低.BP神经网络是模拟预测北京城市塑料垃圾产量的最佳模型,其模拟预测结果表明：2013年后北京市塑料垃圾年产量随时间呈不规则的非线性增长趋势,到2025、2035、2050年北京城市塑料垃圾产量将分别达到335、488和859×10⁴ t,将对北京城市生活垃圾处理处置与防控管理带来巨大挑战.     

国土生态修复研究的演进脉络与前沿进展

国土生态修复是推进生态保护修复、服务生态文明建设和加速现代化发展的重大举措,对于人类生存和社会进步具有重要意义。采用文献计量和网络分析方法,以Web of Science数据库中1196篇文献作为研究对象,剖析国土生态修复研究动态趋势、合作关系和研究热点,进一步辨析演进脉络和前沿进展。研究表明：（1）国土生态修复问题受到学术界广泛关注,研究文献主要集中在生态学和环境学领域;（2）美国等发达国家的学者和机构在该领域影响力突出,中国显现出强劲的发展潜力,是新兴合作团体核心成员,中国科学院已成为全球最具影响力的机构;（3）以生态为核心的水、土壤和人口等要素是该领域主要研究对象,人文和自然学科交叉下的综合性研究是该领域未来发展趋势。     

复杂网络视角下世界石油流动的竞合态势演变及对中国石油合作的启示

世界石油流动的规模和复杂性日益增加,从复杂网络分析视角考察石油流动中主要贸易国及其所处地缘区之间的相对地位及变动,并分析中国在其中的竞合关系,有利于从与出口地缘区合作和与进口地缘区合作两个方面,全面审视中国石油合作的总体格局、重点合作国家和可能的模式创新。研究结果表明：（1）世界石油流动仍由主要出口地缘区主导,逐步演变为俄罗斯—中亚、美国—加拿大和中东三足鼎立的出口竞争格局,但出口地缘区的多元化和地位相对变动也为进口国调整合作关系提供了机遇;（2）亚太地区逐步成为世界石油流动的竞合焦点,但由于区内大国缺乏互济交流,降低了地区的整体核心地位和对石油流动的调控力,中国也深陷进口分散化、出口大国博弈和进口大国制衡三大困境中;（3）中国应与核心出口地缘区重点合作,与其他出口地缘区稳定合作并创新合作模式,与亚太其他进口国基于进口份额协调机制、来源错位竞争机制和国际贸易中心分工协作机制,开展区内互济交流合作,以改善中国在世界石油流动格局中的竞合环境,保障石油供需平衡、降低供给风险。     

基于Elman神经网络的流体管道泄漏点检测定位

目的通过Elman神经网络预测对泄漏点进行过检测定位。方法基于流体压力波的负压波法及反馈型Elman神经网络方法,开展水力输运管道的泄漏定位研究。利用Flowmaster仿真软件中的水力输运模型建立长度为1100 m的一维管路系统,针对此系统开展不同管路状态参数下的数值仿真计算。结果通过小波变换技术实现了数据降噪与奇异点捕捉,完成了泄漏点位置的估算。同时,借助反馈型Elman神经网络,开展了不同泄漏工况下的网络训练和预测,利用经过训练的神经网络对所选取的5组泄漏点完成了定位预测,最大测试误差为1.83%。结论通过Elman神经网络预测得到的结果与实际泄漏位置进行对比,验证了反馈型神经网络方法在管路泄漏智能定位问题中的准确性与有效性。     

Analyzing the factors affecting environmental risks of projects using a hybrid approach of DEMATEL‐ANP,artificial neural network: A case study

The increasing growth of the economy in each country necessitates a great amount of investment in infrastructure. The belief that projects involve various uncertainties, such as technical skills, management quality, and the like, indicates that most projects fail to achieve their aims, interests, costs, as well as their timeframes and space requirements. As the environment can pose significant uncertainty to any project, environmental risks should be deeply studied by project management departments. This study intends to analyze as a case the environmental risk management system within a consulting firm. From this analysis, each aspect of a project's environmental risk management is ranked using a fuzzy analytical network process (ANP), a neural network algorithm, and a decision‐making trial and evaluation laboratory (DEMATEL) methodology. From the organizational aspect, budget risk is the most significant. From the technical aspect, the risk of regulations is the most important one. Finally, the risk of project failure from poor communication is another identified main risk in this research. By studying high‐ranking items in this hierarchy, it can be understood that these criteria exist in different aspects; therefore, all aspects of the risk should be taken into account to cover and assess risk. A neural network algorithm for validating and reassessment of ranking is employed. Results of this application showed that, based on Spearman's rank correlation method, two different approaches resulted in similar rankings. Finally, some practical implications for responding to the most highly ranked risks are proposed.