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Artificial neural network model for identifying taxi gross emitter from remote sensing data of vehicle emission 总被引:2,自引:0,他引:2
Vehicle emission has been the major source of air pollution in urban areas in the past two decades. This article proposes an artificial neural network model for identifying the taxi gross emitters based on the remote sensing data. After carrying out the field test in Guangzhou and analyzing various factors from the emission data, the artificial neural network modeling was proved to be an advisable method of identifying the gross emitters. On the basis of the principal component analysis and the selection of algorithm and architecture, the Back-Propagation neural network model with 8-17-1 architecture was established as the optimal approach for this purpose. It gave a percentage of hits of 93%. Our previous research result and the result from aggression analysis were compared, and they provided respectively the percentage of hits of 81.63% and 75%. This comparison demonstrates the potentiality and validity of the proposed method in the identification of taxi gross emitters. 相似文献
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人工神经网络在水环境质量评价中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
为了将人工神经网络应用于水环境质量评价,应用了人工神经网络B—P算法,构造了水环境质量评价模型,该模型应用于实例评价结果表明,人工神经网络用于环境质量评价具有客观性,通用性和实用性。 相似文献
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75.
综合环境质量的B-P网络二级评价 总被引:4,自引:0,他引:4
为了探索人工神经网络应用于环境质量评价的可行性和合理性,应用人工神经网络的B-P模型,构造了大气、水质和噪声的综合环境质量的B-P网络二级评价模型。并将该模型应用于实例作效果检验。结果表明B-P网络用于环境质量评价适应性强,方法可行,结果合理。 相似文献
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环境污染物定量构效关系模型研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了环境污染物定量构效关系研究进展,并探讨了各种模型的优缺点,指出:多元线性回归分析,模式识别等传统的数值模型适用于分子结构类似,样本数少的系列化合物QSAR研究,而最近发展起来的专家系统模型和人工神经网络模型不仅具有很强烈的识别能力,还具有较强的预报能力,是QSAR模型发展的新趋向。 相似文献
77.
人工神经网络在科学中的应用研究 总被引:4,自引:0,他引:4
以B-P网络为例介绍了人工神经网络模型的诮原理,以开拓人工神经网络在环境科学中的应用范围为目的,综述了几种常用神经网络模型在环境预测与评价2方面的应用性能。结果表明:人与环境关系的科学量度是多方位、多因素的非线性模糊问题,而人工神经网络模型具有解决该类问题的独特优点。针对不同环境问题,优选模型,开拓人工神经网络方法在环境科学中的应用范围,为环境问题的解决提供新的技术手段。 相似文献
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径向基函数网络在水环境质量评价分区中的应用 总被引:8,自引:1,他引:8
为探讨水环境质量综合评价的客观方法 ,以江西抚州地下潜水水质资料为例 ,建立了该区地下潜水水环境质量综合评价的RBF ANN网络模型。通过与其它方法对比 ,结果表明 ,利用用RBF ANN方法进行水环境质量评价不仅方法简便 ,而且结论更接近客观实际 相似文献
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针对化学强化一级处理系统(CEPT)处理废水时影响因素多,难以进行适当的控制和处理效果的预测等问题,建立起基于BP人工神经网络的CEPT法处理猪场稳定塘废水预测模型,并应用该模型对烧杯试验进行了模拟。结果表明,预测值和实测值吻合较好,模型对COD、总磷、浊度去除率预测的平均相对误差分别为7.5%、4.8%和4.9%。通过对pH值和絮凝剂投药量等可控参数进行优化计算,得到CEPT系统的最佳操作条件和最合理操作条件。该模型的建立为CEPT法处理废水工艺系统实现自动化控制提供了一条简便实用的途径。 相似文献
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