利用人工神经网络研究含硫芳香族化合物结构与毒性的关系

本文采用简单的化学基团描述符，运用人工神经网络研究了含硫芳香族化合物对发光菌的性构效关系，并与多元线性回归相比较，结果显示了人工神经网络处理非线性问题的优越性。     

简化活性污泥数学模型的优化

为了从控制运行的角度促进简化数学模型的应用，必须借助其它优化手段进一步提高预测精度。本文主要介绍了应用于简化数学模型的扩展卡尔曼滤波、神经网络和误差反馈系统三种优化方法以及优化后的验证结果。从验证结果来看，优化的ROM模型与ASMl模型的定性变化行为相似，基于神经网络的复合模型对PO4^3-和NOx^-的预测结果非常准确，误差反馈的优化系统模拟性能良好。     

BOD-DO耦合人工神经网络水质模拟的研究

将人工神经网络的理论和方法引入河流水质模型的建筑中，提出了BOD－DO耦合BP人工神经网络水质模型，应用长江干流重庆段的实测水质样本对模型进行训练与 检验表明：该模型用于水质模拟可行且精度较高，为河流水质模拟开辟了一条简便可行的新途径。     

海水水质评价的人工神经网络模型研究

通过在各类海水水质污染指标浓度区间内生成随机分布样本的方法，生成足够多用于人工神经网络模型训练和检验用的样本，并应用基于误差反传原理的前向多层神经网络建立了用于海水水质评价的人工神经网络模型。并根据海水水质标准给出了区分不同类型水质的模型分界样本和模型输出分界值。讨论了确定合理隐层及其节点数的方法，使得训练后的神经网络模型具有更强的泛化能力，不受网络连接权值初始取值的影响。经训练的评价模型应用于实例的评价结果表明，新的评价模型具有较好的客观性、通用性和实用性。     

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。     

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。