青藏高原生态资产地域划分中的SOFM网络技术

针对目前地域划分中存在的问题,论文尝试以人工神经网络技术作为区划工作的理论支撑,构建了自组织特征映射SOFM网络,以青藏高原环境与生态系统资产作为待分客体,探索了新技术和方法在生态资产地域划分中的应用。结果表明,对于自然界中广泛存在的非线性问题,SOFM网络具有比聚类分析等线性分类器更强的适应性。应用SOFM网络在对待分客体生态资产进行类型划分的基础上,使用策略性循环尺度转换(SCS)范式对其进行了区域转换,最终完成了青藏高原范围内生态资产的地域划分。     

用神经网络辨识化学强化一级处理系统

运用实验室得到的数据为样本 ,选取了CODCr和絮凝剂投加量为指标 ,采用三层结构的神经网络 ,利用Matlab的神经网络工具箱中的批处理梯度下降法对CEPT系统经行辨识。辨识结果表明 :模型的预测值与实测值的平均误差在 3 .7%左右 ,具有较高的精度。同时 ,该模型还具有适应性强 ,使用方便 ,高效的特点 ,为CEPT系统的在线实时控制提供了一条有效的途径。     

长江常熟段排污口布置方案数值模拟论证研究

为合理确定常熟氟化工项目排污口布置方案 ,本文在分析长江常热段水环境特征的基础上 ,针对其复杂的水下地形和水流流场 ,建立了较为准确和实用的平面二维水流水质耦合数学模型 ,预测计算了三套方案污水对重点保护水域影响程度和范围 ,并从水流流场、水质影响评价、技术经济多角度对方案进行了比较论证 ,最终推荐污水江中排放的方案 ,为项目的工程设计和环境管理提供了科学依据。     

吉林省的风能潜力(英文)

近两年我国电力突然短缺,已经引起政府的高度重视。由于我国风电发展的紧迫性和风电发展的潜力,特别是国际上正在如火如荼地开发风电的情景,中国- 奥地利政府间双边合作计划将风电评估列入2001～2003 年度合作计划,论文是该计划的成果之一。以我国吉林省为研究对象,采用广泛使用的风机选址算法和空间分布诊断程序( WAsP和ZAWIMOD2),运用数字地形图和遥感资料获得的土地利用图,进而得到数字化的表面粗糙度,再对吉林省的风能潜力进行估算。完成了近1km² 分辨率的距地面60m高度的风速和风能密度计算,并制作了它们的分布图。这是我国第一次在较大区域上估算距地面60m 高度的风速和风能密度,其方法对我国风电资源的评估有重要的借鉴作用。结果显示最有效的风能资源在吉林省的中西部地区,而南部和东部的高风资源区位于山脊和山顶,对风能的开发有一定的限制。     

Application of Bayesian regularized BP neural network model for analysis of aquatic ecological data-A case study of chlorophyll-a prediction in Nanzui water area of Dongting Lake

Bayesian regularized BP neural network（BRBPNN） technique was applied in the chlorophyll-α prediction of Nanzui water area in Dongting Lake. Through BP network interpolation method, the input and output samples of the network were obtained. After the selection of input variables using stepwise/multiple linear regression method in SPSS i1.0 software, the BRBPNN model was established between chlorophyll-α and environmental parameters, biological parameters. The achieved optimal network structure was 3-11-1 with the correlation coefficients and the mean square errors for the training set and the test set as 0.999 and 0.000？8426, 0.981 and 0.0216 respectively. The sum of square weights between each input neuron and the hidden layer of optimal BRBPNN models of different structures indicated that the effect of individual input parameter on chlorophyll- α declined in the order of alga amount 〉 secchi disc depth（SD） 〉 electrical conductivity （EC）. Additionally, it also demonstrated that the contributions of these three factors were the maximal for the change of chlorophyll-α concentration, total phosphorus（TP） and total nitrogen（TN） were the minimal. All the results showed that BRBPNN model was capable of automated regularization parameter selection and thus it may ensure the excellent generation ability and robustness. Thus, this study laid the foundation for the application of BRBPNN model in the analysis of aquatic ecological data（chlorophyll-α prediction） and the explanation about the effective eutrophication treatment measures for Nanzui water area in Dongting Lake.     

灰色关联分析在城市污水处理厂规划改造决策中的应用

应用灰色系统理论中的灰色关联度定义 ,建立了城市污水处理厂改造的灰色决策模型 ,并对 1 1座污水处理厂进行了改造决策的综合评价 ,结果表明 ,其评价结果符合实际。     

跌水曝气——改进型填料(滤料)排水系统处理屠宰废水的设计

对屠宰厂原有的排水管道系统进行改造和革新 ,使之成为沉淀、厌氧好氧生物接触氧化与过滤的新型排水系统 ,用于屠宰废水处理 ,实现了达标排放     

再燃脱硝的动力学模拟和组分影响分析

采用Gear算法模拟了再燃脱硝再燃区中化学反应过程，反应的热力学和动力学参数采用GRI3．0,模拟结果和实验结果作比较，说明该模拟可以用于预测再燃脱硝的基本过程。在模拟的基础上讨论了不同再燃燃料及其中的不同组分如HCN、NH3、H2和CO等对脱硝效果的影响。     

多元回归分析法在突发性事故污染预测中的应用

运用多元回归性，通过预测模型的选择、基础数据系列化、回归模型的建立和回归效果的检验，建立了化学污染危害面积、纵深与诸条件的关系，达到了快速估算的目的，是突出性化学环境污染危害预测的一种方法。     

灰色二阶预测模型GM（2，1）在排污收费中的应用

本文运用灰色理论建立了排污收费的灰色二阶预列模型GM(2，1)，给出了GM(2，1)模型精确求解方法，并以某地排污收费为例进行模型拟合。经检验该模型的精度比GM(1，1)模型精度高，最后指出了运用该模型的条件。该模型为环境管理宏观调控的有效实施提供了一种新型的方法和手段。