BP神经网络在降水酸度预测中的应用

本文利用南昌市城市大气中SO2、NOX、TSP等浓度数据及降尘数据建立了BP神经网络的降雨酸度预测模型，结果表明：BP神经网络的预测模型不仅能较好地反映致酸因素与降水酸度的相互关系，而且预测精度也高于多元回归等模型。     

基于人工神经网络的行业无害化生产能力评价模型研究

利用BP前向人工神经网络方法 ,建立了一种全新的基于人工神经网络的行业无害化生产能力评价模型 ,该模型采用动量梯度下降反向传播和学习速率自适应调整相结合的训练学习算法。最后 ,以造纸及纸制品业为例 ,对中国各省市造纸行业的无害化生产能力进行评价 ;并进一步分析中国各省造纸行业无害化生产能力的时空分布规律 ,为我国行业规划、布局决策提供科学依据。     

BP网络应用于大气环境监测点的优选

为了对大气环境监测点进行优化选择 ,以大气质量分级标准为训练样本 ,构造BP网络进行训练 ,用训练好的BP网络对某地的大气环境监测采样点进行了优选 ,并与物元分析法优选结果进行比较。结果表明 ,BP网络用于环境测点优选具有较好的客观性和应用性     

应用BP神经网络预测嵌岩桩竖向承载力的研究

利用BP神经网络,建立了嵌岩桩竖向承载力预测的BP神经网络模型,采用嵌岩桩竖向承载力的实验数据对网络进行了训练,并以此训练好的BP神经网络对嵌岩桩承载力进行了预测。预测结果表明,该模型具有很高的预测精度,为预测嵌岩桩承载力提供了一种新的方法。     

人工神经网络在湖泊富营养化评价中的应用研究

运用人工神经网络技术评价湖泊富营养化程度。详细阐述了神经网络的结构设计，样本生成及学习算法，给出了通过训练得出的网络权和阈值，最后将此神经网络用于１２个湖泊的富营养化评价，取得了较好的评价结果。     

湖泊水质富营养化评价的多准则神经网络法

提出了基于误差平方和准则与模糊熵准则下的多准则神经网络湖泊水质营养化评价模型，并将其应用于我国五大湖泊水质营养化的评价。结果表明，多准则神经网络用于湖泊水质营养化评价，具有简便，实用，客观和广泛的通用性     

国内河流水污染现状及防治对策的探讨

对水环境造成的危害进行了论述，分析认为：城市河流污染形势严重。14个大中型城市河段中，63．8％的河段污染较重，为Ⅳ类至劣于Ⅴ类水质。在47个环保重点河段中，29．8％为类于Ⅴ类水质。文中提出了河流水环境污染治理对策。     

“引江济太”工程对太湖水体交换的影响研究

为了探究"引江济太"工程对太湖水体的交换范围及能力的影响，本研究耦合对流扩散及水体交换模型，依据不同流量与常规风场共设置10种工况，对太湖水体的交换区域及交换周期进行数值模拟.结果表明：（1）流量是影响水体交换率的主要因素，200m³/s下贡湾的半交换周期与常规风场联系不大，稳定在8~9d左右；（2）常规风场对局部交换区域的空间分布有着明显影响，在北风和西北风条件下，太湖水体的交换区域主要集中在东湖区，东风和东南风条件下，太湖水体的交换区域主要集中在西北湖区；（3）为降低长江水体对太湖水质的不利风险，"引江济太"工程引水时间/方案应结合太湖区域气象预报，尽量选择在以东风或者东南风为主的条件下进行引水工作.     

事故出流时河流综合水质的计算机预测方法研究

河流上游的污水排放口或倒虹管等污水构筑因有可能发生事故出流而对下游的取水口存在着潜在的威胁，常规的单参数模型不能就事故出流对下游的影响作出公正评价。本文以QUAL－Ⅱ模型为骨架，以生动形象的动画形式演示出在整个排污过程中多个水质参数沿河道分布的变化全过程，并且，在模型中融入隶属度BP神经网络综合评价水质的模块，用它来对发生事故出流时下游取水口水域的水质变化进行综合评价，最后通过一个例子说明了该方法的优越性和合理性。     

污水海洋（江河）处置工程喷口的冲淤规律

结合上海市合流污水治理二期工程排放管稀释扩散规律及泥沙冲淤规律的研究，利用少运动相似理论，通过模型试验，从环境泥沙积在上管喷口上的最不利条件出发，分析喷口对泥沙的冲液规律，提出喷口冲淤临界速的概念，并据此提出适宜的上升管高度及喷口射流角度。