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991.
为了对电镀废水中的间硝基苯磺酸钠催化湿式过氧化氢氧化(CWPO)降解条件进行模拟及优化,建立了间硝基苯磺酸钠CWPO降解过程BP神经网络模型.经验证,模型预测值与试验值的平均相对偏差为0.81%,相关系数r和Nash-Suttcliffe模拟效率系数NSC分别为0.992 5和0.983 9.相对灵敏度分析表明,影响间硝基苯磺酸钠去除率(以TOC表示)的顺序从大到小为: 反应温度、间硝基苯磺酸钠质量浓度、pH值、H2O2用量、反应时间、初始氧分压、催化剂用量.结合遗传算法以TOC去除率最高作为优化目标,分别对降解条件进行优化.经对比,带成本约束的优化降解结果(99.36%)比试验中的TOC去除率平均值(85.51%)提高了10%以上,同时,优化后的降解成本(2.03元)相比无成本约束条件下的降解成本(2.38元)降低了近15%(0.35元). 相似文献
992.
为了研究软岩保护层不同开采参数下采动卸压影响规律,探讨5种不同开采参数下被保护层的等效膨胀率和等效卸压率,构建软岩保护层卸压效果改进鲸鱼BP神经网络预测模型,对不同开采参数下被保护层卸压程度进行预测,通过灰色关联度分析影响采动卸压效果的主次影响因素。研究结果表明:对软岩保护层卸压效果产生影响的主要因素是关键层位置,其次是层间距、采高、面长和埋深,灰色关联度分析结果与实际情况相吻合。模型能较为准确地预测各种情况下被保护层的卸压情况,预测误差小于5%,并且模型易于实现、操作简单。研究结果可为软岩保护层卸压开采提供重要的参考价值。 相似文献
993.
为实现对城市污水泵站格栅间内H2S和CO有害气体浓度实时准确监测分析,设计气体传感器阵列监测系统,建立单隐层BP神经网络模型对气体浓度样本进行训练,确定网络隐含层数为9,训练函数为traindm,模型优化后输出的H2S和CO气体浓度与实测值的平均相对误差分别为1.3%与0.4%。研究结果表明:采用BP神经网络模型对传感器阵列采集到的样本数据进行训练,可提高其测量精度,提升精度范围在57%~75%之间,能够满足对污水泵站有害气体监测的基本要求,所建立模型表现出良好效果。研究结果可为污水格栅间有害气体监测提供新方法。 相似文献
994.
为完善飞机火灾检测系统,设计一套方案,模拟试验不同气压下CO、CO2气体传感器采集气体的体积分数值,并与理论值比较,进而提出一种根据粒子适应度值动态调整学习因子的粒子群算法.采用改进的粒子群(IPSO)算法寻找反向传播(BP)神经网络的最优初始权值阈值,再利用寻优后的BP神经网络修正CO、CO2气体传感器的检测结果,消... 相似文献
995.
996.
997.
基于郑州市2017年1月1日—2022年2月28日环境空气细颗粒物(PM2.5)逐日质量浓度监测数据和同期气象数据,利用反向传播(BP)神经网络构建了环境空气PM2.5质量浓度预报模型,实现了对郑州市后1日环境空气PM2.5质量浓度日均值进行预报。构建了考虑大气氧化性因素(情景一)和不考虑大气氧化性因素(情景二)这2种情景,并对2种情景下的预报效果进行评价。结果显示,在情景一下,各季节PM2.5预报质量浓度与实况质量浓度的标准化平均偏差(NMB)和均方根误差(RMSE)均处于较低水平,表明预报效果均具有较好的稳定性;各季节PM2.5实况质量浓度与预报质量浓度之间的相关系数(r)、一致性指数(IA)、准确率(Q)和级别预报准确率(G)均处于较高水平,其中Q值均>79%,G值均>80%,表明各季节PM2.5实况质量浓度与预报质量浓度趋势的吻合程度较高。情景一各季节PM2.5预报质量浓度与实况质量浓度的NMB和RMSE均低于情景... 相似文献
998.
999.
全面介绍了IDPM智能诊断与预测维修系统。该系统是为企业实行以预测维修技术为主的现代化设备管理制度而设计的。IDPM软件系统是采用Borland C++5.0开发的Windows应用程序,功能强、操作简便,友好的汉字图形界面尤其适合国内用户使用。 相似文献
1000.
根据反向传播神经网络模型的原理,设计了煤与瓦斯突出危险性的计算机识别与预报系统,借助于对已知突出实例的训练学习,得出反映突出预测指标和突出危险程度之间复杂的非线性映射关系的网络系数(预报规则),可以对突出危险性进行多因素识别预报。通过外推预报检验,表明系统具有较高的可靠性和实用性 相似文献