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91.
基于GF-1号遥感影像的武汉市及周边湖泊综合营养状态指数反演 总被引:1,自引:0,他引:1
湖泊水体富营养化的监测评价是湖泊水资源管理和水环境保护的基础性工作。基于GF-1号WFV遥感影像和综合营养状态指数法,通过82个站点实测数据建立多元线性回归和RBF神经网络模型,对武汉市及其周边地区主要湖泊综合营养状态指数进行了反演。反演的结果显示,武汉市及周边大部分湖泊水域处于轻度富营养和中营养状态,局部湖区为中度富营养状态。验证结果表明:GF-1号WFV多光谱数据用于监测大面积湖群水质变化是可行的;两种模型都可以建立实测数据与遥感信息的函数关系,根据函数可以反演湖泊水质综合营养状态指数,进而实现大面积湖泊水质动态监测;而RBF神经网络模型预测的R2为0.742 3,均方根误差为3.72,其反演精度更高,更适合于监测内陆湖泊水质变化。 相似文献
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基于ARIMA和BP神经网络组合模型的我国碳排放强度预测 总被引:2,自引:0,他引:2
预测我国碳排放强度的长期变动趋势, 对国家进行宏观经济管理和节能减排工作具有重要的参考价值。运用深入分析自回归移动平均模型和神经网络的特性,并在此基础上建立ARIMA模型和BP神经网络组合模型,将碳排放强度的时间序列的数据结构分解为线性和非线性残差部分,对我国碳排放强度的变化趋势进行了综合分析与预测。结果显示:今后10 a我国碳排放强度总体是逐步下降的,但到2020年我国碳排放强度仅比2005年下降34%,比我国政府提出碳排放强度下降40%~45%的目标还有一定的差距。因此,要在2020年实现我国碳排放强度目标,必须要调整宏观经济政策,采取各种政策措施以实现目标 相似文献
93.
BP神经网络在再生水补给密云水库水质评价中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
基于环境质量基本模型,将补给的再生水视为点源污染,建立了再生水补给后的湖库污染物浓度变化模型.在得到补给后主要污染物稳定浓度的基础上,建立BP神经网络模型,使用随机数发生器生成随机数据作为模型的学习样本和检验样本以满足BP模型对样本数量的需求.使用BP模型对再生水补给后的水质进行评价,评价结果证明了再生水补给的可行性与相对安全性. 相似文献
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生态安全评价是建立生态安全预警系统及进行环境管理的基础。为确立有效的区域生态安全评价方法,基于压力-状态-响应概念模型,构建了区域生态安全评价指标体系和评价标准;采用BP神经网络的途径,对安徽省17个地级市的生态安全评价问题进行了研究。结果表明:宣城、池州、黄山为Ⅱ级,亳州、宿州、阜阳、滁州、六安、巢湖、安庆为Ⅲ级,合肥、淮北、蚌埠为IV级,淮南、马鞍山、芜湖、铜陵为Ⅴ级。区域生态安全的BP神经网络评价方法涵义明确,计算过程简单,能区分生态安全的等级,可以应用于具有评价标准的其它生态系统综合评价。 相似文献
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96.
大坝通过坝身泄流时,巨大的洪水卷吸空气中的大量气体直泻到下游河床,造成下游河道特别是近坝区域气体含量过饱和,给下游水生生物带来不利影响,其中鱼类气泡病就是水体气体过饱和造成的典型病症。为探明大坝泄流对坝下河道溶解氧饱和度的影响,以三峡 葛洲坝区域坝下近坝区定点区域的溶解氧实测资料为基础,建立溶解氧饱和度的BP网络预测模型,对大坝不同运行工况进行下游溶解氧饱和度的预测仿真计算,并将仿真预测值与实测及数值模拟结果进行比较分析。结果得出BP网络模型能很好地逼近坝下近坝区指定区域的溶解氧饱和度,可根据大坝运行工况对下游水体溶解氧饱和度进行快速预测,为有效控制坝下水体溶解氧饱和度提供借鉴 相似文献
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神经网络具有很强的预测功能.根据石家庄公路交通噪声的实测数据,利用L-M优化算法的多层神经网络预测模型进行道路交通噪声的预测,经检验,计算值与实测值接近,预测精度令人满意. 相似文献
100.
火电厂干灰湿排系统结垢影响因素与结垢预测的人工神经网络方… 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对几个电厂灰水试验研究,导出了干灰湿排灰水系统结垢主要影响因素,本文以试验研究为基础,提出了联合梯度算法,首次用人工神经网络方法对灰管结垢预测进行了探讨,为水质预测提供了一条新途径。 相似文献