海藻酸钠包埋活性炭与细菌的条件优化及其对Pb2+的吸附特征研究

利用海藻酸钠固定化包埋活性炭与多黏类芽孢杆菌GA1,通过正交试验研究海藻酸钠溶液浓度、包炭量及包菌量吸附Pb2+的最佳配比,并研究了这种新型的固定化小球对Pb2+的吸附特征.结果表明,固定化活性炭与多黏类芽孢杆菌GA1小球最佳制备条件为海藻酸钠质量分数2.5%、包炭量1:20和包菌量1:2,在该制备条件下吸附率达到93.74%.固定化小球的最佳吸附条件为pH5、温度30℃和Pb2+初始浓度300mg·L-1,活性炭与GA1经固定后对pH、温度和Pb2+初始浓度适应范围扩大.吸附平衡曲线表明,对Pb2+的吸附在30min内是一个快速的过程,在2h时基本趋于平衡,且平衡曲线能较好地用Langmuir模型和Freundlich模型来描述,其吸附过程主要为单分子层吸附,最大单分子层吸附量为370.37mg·g-1.解吸结果表明固定化小球能有效地循环利用.     

飞机飞行振动预计技术研究

介绍了飞机飞行振动的主要来源和特征,分析了传统预计方法的不足,针对飞机飞行振动与高度、马赫数和攻角等飞行参数呈非线性关系的特点,提出了基于BP神经网络的飞行振动预计新技术,建立了预计模型,通过8组建模样本训练网络,确定了预计模型中的各个参数值。预计结果和实测飞机飞行振动信号比较分析表明,该方法预计精度高,验证了BP神经网络预计飞机飞行振动的可行性。     

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。     

环境质量评价中的指数聚类法

本文提出一种以Nemerow指数为基础的新型聚类分析法。该方法可使环境质量分级更具有模糊性特征,其最终评价结果更为客观、合理。     

水中氮类污染物的联系与区别

叙述了水体中含氮类污染物的来源，种类，相互转化方式和条件，表征意义等，以便对水中氮类污染物有一个全面，系统的认识。     

工业类建设项目验收技术规范编制内容探讨

简述了我国建设项目环保验收技术规范颁布实施,以及国外对建设项目实行全过程监管方式现状,指出现行环保验收技术规范在行业性内容、验收监测频次、质量控制措施、总量核算方面存在的问题,提出,应出台总工业类环保验收技术规范,对出台行业类验收技术规范严格把关,并加大验收技术科研力度的建议.     

湿地序列监测图像的地物目标分类方法

针对固定观测站采集的序列图像中光照变化和背景复杂的问题,将图像序列作为图像在时间维的拓展,提出一种结合颜色空间变换和神经网络的目标分类方法,以辽河口湿地为例开展实地观测试验。基于前期现场调查得到的地物分布信息,将序列图像转换至HSV空间,选择像素小区域作为样本训练多层神经网络,获得更高维度分类依据映射,并完成潮滩生态监测区域目标分类及重要湿地植物翅碱蓬的分布信息提取。对提取结果进行定量验证,该方法整体精确率稳定在90%左右。     

小波网络在大气污染物浓度预测中的应用

提出一种“分解-重构-预测”小波网络的大气污染物浓度的预测方法。通过小波分解,把浓度序列分解为不同频段的小波系数序列,再对各层的小波系数子序列重构到原尺度上,然后对小波系数序列采用相匹配的BP神经网络模型进行预测,最后合成浓度序列的最终预测结果。经对二氧化硫浓度预测证明,该方法预测模型推广能力强,预测精度高。     

基于BP神经网络的作业场所风险预警模型研究

在全面分析作业场所职业危害风险影响因素的基础上,从人、物、环境、管理、安全技术、法制监管和社会经济利益等方面进行分析,建立了作业场所风险预警指标体系,建立了作业场所风险预警的BP神经网络模型.应用该模型分析多个企业作业场所职业危害的样本,对作业场所风险预警进行实证研究.结果表明,该模型精度较高,具有实用性和可行性,可用于作业场所职业危害风险预警.     

复合装药安全性优选BP神经网络模型

为在设计复合装药结构时得到复合装药的能量输出和安全性双优结构,利用BP人工神经网络理论,建立结构优选模型。利用不同的感度和能量输出试验数据,进行模型的训练,训练后对样本进行预测和优选。结果表明,该方法能够克服评估复合装药结构性能优劣的各因素之间的复杂关系,实现精确的非线性预测,得到安全性和能量输出双优的设计结构。