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291.
因夜间天空亮度分布具有非线性变化特点,故引入神经网络算法,建立基于时间序列的夜天空亮度预测模型,夜天空亮度预测模型可为城市光污染防治提供评价依据.文章对神经网络的原理进行了论述,建立了基于时间序列预测模型.以测试数据为训练样本集,基于MATLAB(矩阵实验室,Matrix Laboratory的简称),采用改进的BP算法(误差反向传播算法)对网络进行学习训练,并对存在的误差进行了分析.基于时间序列BP神经网络的夜天空预测模型,当隐含层神经元数目为5,训练函数为L-M优化算法(trainlm)时,最大绝对误差可达到0.003 6 cd/m2,最大相对误差达到2.361 4%.结果表明,模型的运行结果与试验数据比较吻合,输出与目标矢量之间相关性也较好. 相似文献
292.
293.
294.
A laboratory scale test was conducted in a combined membrane process (CMP) with a capacity of 2.91 m3/d for 240 d to
treat the mixed wastewater of humidity condensate, hygiene wastewater and urine in submarine cabin during prolonged voyage.
Removal performance of chemical oxygen demand (COD), ammonia nitrogen (NH4
+-N), turbidity and anionic surfactants (LAS)
was investigated under di erent conditions. It was observed that the e uent COD, NH4
+-N, turbidity and LAS flocculated in ranges of
0.19–0.85 mg/L, 0.03–0.18 mg/L, 0.0–0.15 NTU and 0.0–0.05 mg/L, respectively in spite of considerable fluctuation in corresponding
influent of 2120–5350 mg/L, 79.5–129.3 mg/L, 110–181.1NTU and 4.9–5.4 mg/L. The e uent quality of the CMP could meet the
requirements of mechanical water and hygiene water according to the class I water quality standards in China (GB3838-2002). The
removal rates of COD, NH4
+-N, turbidity and LAS removed in the MBR were more than 90%, which indicated that biodegradation
is indispensable and plays a major role in the wastewater treatment and reuse. A model, built on the back propagation neural network
(BPNN) theory, was developed for the simulation of CMP and produced high reliability. The average error of COD and NH4
+-N was
5.14% and 6.20%, respectively, and the root mean squared error of turbidity and LAS was 2.76% and 1.41%, respectively. The results
indicated that the model well fitted the laboratory data, and was able to simulate the removal of COD, NH4
+-N, turbidity and LAS. It
also suggested that the model proposed could reflect and manage the operation of CMP for the treatment of the mixed wastewaters in
submarine. 相似文献
295.
虚拟专用网络在江苏环境自动监测领域的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
通过研究虚拟专用网络(VPN)在环境监测领域中的使用现状,结合江苏省自动站直联中国环境监测总站集成项目的设计方案与多个环境自动监控数据采集平台的运用,阐明了VPN网络在环境监测领域应用的优、缺点,同时为完善虚拟专业网络在环境监测领域的应用提出了对策和建议。 相似文献
296.
297.
为提高闸阀可靠度计算准确性,将模糊准则引入闸阀可靠性设计,将闸阀应力与阀体通径、内压之间隐式关系显式化,并基于神经网络构建地震工况下闸阀数学模型;利用蒙特卡洛法,计算闸阀在常规方法下的可靠度;利用正态型隶属函数描述闸阀强度的模糊性,计算闸阀在考虑模糊强度时的可靠度;对比强度的模糊性对可靠度计算结果的影响,分析不同隶属函数下的闸阀模糊可靠度。与传统随机可靠度计算方法相比,该方法对不确定性描述更合理,理论上对可靠度的计算更加准确。 相似文献
298.
为解决高层建筑构造复杂、人员密度大、火灾触发因素繁多而造成高层建筑火灾安全评价困难的问题,本文提出基于PCA-FPP-BP神经网络的高层建筑火灾安全评价模型。首先运用主成分分析(PCA)对构建的高层建筑火灾安全评价指标降维处理,筛选主要信息;接着基于三角模糊数构建模糊评判矩阵,利用模糊优先规划(FPP)求解指标的权重值,减少主观的影响;最后考虑到指标间关系错综复杂彼此交叉和反馈的特性,选择BP神经网络对高层建筑火灾安全进行评价。通过工程案例证明该评价模型的实用性以及可靠性。 相似文献
299.
为了准确地检测城市燃气管道泄漏,提出了一种基于广义概念的管道泄漏检测定位方法。声发射技术对于管道泄漏的检测、定位是一个极好的工具,但由于泄漏源的传播容易受到周围背景噪声以及复杂工况的影响,其定位误差较大。基于时延估计的互相关信号处理方法被广泛用于管道泄漏检测定位,但由于泄漏应力波传播通道的动态特性,使得源信号在传播过程中会产生波形变化,给互相关函数峰值位置的确定带来困难。由此引入广义相关分析方法,通过对信号进行前置滤波,在一定程度上减少了传播通道动态特性因素对泄漏点定位的不利影响,得到了更为准确的时延估值。在此基础上,通过模拟实验,编写Matlab神经网络代码,构造GRNN模型,进一步预测定位。结果表明,GRNN预测的声发射检测值、互相关定位值以及广义相关定位值,相比之前定位精度分别得到提高,其中基于广义相关的延时估计方法定位最为精确,将该方法用于工程实际中,可以更加精确地定位出泄漏点。 相似文献
300.
根据我国轨道交通设备安全管理的需求,提出基于互联网+的轨道交通动力设备安全管理系统平台的框架,运用J2EE开发工具,采用嵌入式高速数据采集技术、故障诊断技术,构建形成集成化、网络化和信息化的轨道交通动力设备安全管理系统。完善智能的设备安全管理系统,能有效提高轨道交通动力设备的安全监管力度,保障设备安全。 相似文献