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31.
受2010年4月发生的BP公司深水平台灾难性事故的影响,美国内政部的安全和环境执法局采用并修订了《安全和环境管理体系(SEMS)标准》,该标准适用于在外大陆架上进行油、气和硫作业的经营者。安全和环境执法局将《安全和环境管理体系标准》描述为“一种整合和管理海上经营业务的非传统性的、注重绩效的工具”。 相似文献
32.
为解决交通恐怖袭击行为识别时数据样本有限,难以满足深度神经网络(DNN)对海量训练数据的需求,提出数据增强深度学习的样本有限条件下交通恐怖袭击行为识别方法.首先,设计数据增强策略与方法,获得足够的训练样本;其次,在训练时使用原训练样本和增强训练样本计算代价函数,以抑制过拟合,提高鲁棒性;然后,堆栈多个稀疏自编码(SAE... 相似文献
33.
为提高冬季路表温度的预测精度,提出一种基于多维长短时记忆(LSTM)神经网络的冬季路表温度逐时预测模型,以小时路表温度为模型输出,综合考虑多维气象因素的累积影响和路表温度的周期性,采用滑动窗口构造输入特征矩阵;构建路表温度LSTM逐时预测模型,通过深度学习高效逼近具有复杂非线性和不确定性的路表温度,并以江苏省宁宿徐高速公路、云南省麻昭高速公路为实例进行验证。结果表明:与随机森林(RF)模型和BP神经网络相比,LSTM路表温度逐时预测模型的准确率得到显著提高,在宁宿徐高速、麻昭高速的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)分别为0.303、0.295、0.543和0.581、0.694、0.833,预测值与观测值绝对误差位于[0, 1)℃之间的占比为93%和89%。LSTM模型能准确捕捉路表温度的周期性和不确定性,在阴雨天和晴朗天的预测值与实测值基本一致,模型鲁棒性较好。 相似文献
34.
为探讨安徽省PM2.5时空分布特征,文章基于2015-2020年地基观测PM2.5、AOD、植被覆盖产品以及气象要素数据等,对比了多尺度地理加权回归、随机森林、全连接神经网络3种模型的精确度,并采用全连接神经网络模型反演了PM2.5浓度,分析了PM2.5浓度的时空变化特征,以及各因子对PM2.5浓度的影响力。结果表明:3种模型中,全连接神经网络模型的精确度最高;2015-2020年PM2.5浓度从平均51.29μg/m3递减至36.71μg/m3,季节尺度上,PM2.5浓度冬季>春、秋季>夏季,受政策及疫情影响,2018年的秋冬季、2020年的春夏季PM2.5浓度下降同比最快;空间上表现为皖北>皖中>皖南。10个影响因子两两交互,均比单一因子对PM2.5浓度的影响大,其中AOD对PM2.5的影响力最大,... 相似文献
35.
为了解决当前碳汇计量方法存在计量误差、准确率低的问题,提出了基于BP神经网络的碳达峰目标下碳汇计量方法的研究。首先,基于碳达峰目标对碳汇数据进行预处理,获取准确度较高的碳汇数据;根据BP神经网络构建碳汇计量BP神经网络模型,输出碳汇数据集;然后综合考虑碳库选择指标,选择与碳汇数据集匹配的碳库;最后,实现碳达峰目标下碳汇计量的目标。实验证明,此种计量方法具有较高的拟合度,计算值与原值更加接近,相对误差在1.01%~1.71%,始终保持在2%以下,证明该方法的碳汇计量结果准确率较高。 相似文献
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37.
38.
多氯酚QSAR数值模型比较研究 总被引:6,自引:0,他引:6
应用多元线性回归分析和新近发展起来的人工神经网络方法进行了一类重要环境污染物多氯酚的定量构效关系研究,并用所建立的模型进行毒性预报,计算值与实验值的比较表明,前的相关系数约为0.92,后的相关系数约为0.99.后的百分误差地明显小于前,后的预报能力略好于前,中还讨论了后优于前的的原因。 相似文献
39.
人工神经网络在湖泊富营养化评价中的应用研究 总被引:21,自引:1,他引:21
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。 相似文献
40.