基于人工蜂群算法的BP双隐含层神经网络水质模型

采用人工蜂群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,同时采用双隐含层来提高网络精度,选取DO、IMn、COD、BOD5和NH3-N作为评价指标,建立一个基于人工蜂群算法的BP双隐含层神经网络模型,并应用该模型对2012年黄河水系下河沿断面的各月监测数据进行水质评价,同时与BP神经网络、模糊层次评价方法作比较。结果表明:基于人工蜂群算法的BP双隐含层神经网络在水质评价时,均方误差小,多次运行的结果始终一致,评价结果合理有效。     

基于粗糙集和AFSA-BP的水电机组故障诊断

将粗糙集和人工鱼群优化-神经网络算法引入水电机组故障诊断中,利用人工鱼群优化算法中聚类的特点改进粗糙集属性约简方法并对水电机组故障的检测信息进行约简,提取对故障分类起主要作用的信息,并用BP神经网络对粗糙集处理后的故障信息进行诊断。实验结果表明:该方法降低了神经网络的输入信息空间维数,简化了神经网络结构,有效提高了故障诊断的准确性。     

西北地区能源-环境-经济可持续发展预警研究——以陕西省为例

能源、环境与经济是人类社会生存与发展的物质基础,能源经济发展在带来区域经济快速繁荣的同时,往往造成当地社会生活质量的下降和生态环境的破坏。陕西作为我国21世纪重要的能源接续地,在能源开发利用的同时也受到脆弱生态环境的约束,本文以此为例进行可持续发展预警实证研究具有一定的代表性和现实意义。通过设计能源-环境-经济可持续发展预警指标体系,构建出可持续发展预警模型,采用人工神经网络预警方法和层次分析法,编写出计算运行程序,运用Matlab7.1软件中人工神经网络工具箱,将有关数据信息和预警模型有机结合,探讨能源-环境-经济可持续发展理论构建与应用问题。研究结果表明:陕西能源-环境-经济的可持续发展趋势在2000-2014年间分别处于重警、中警、轻警和无警四种状态,基本符合陕西能源产业发展现状;所设计的预警指标能较好地反映出能源-环境-经济可持续发展的特征;基于BP人工神经网络的预警方法具有较强的仿真能力,能提高可持续发展预警的准确性,在能源产业可持续发展预警研究中具有一定的应用价值。     

基于GA-BP算法的含油污泥处理 工艺参数优化

在含油污泥进行资源化处理过程中,针对处理目标受多个因素影响的实际,为了解决工艺之间的耦合问题,采用正交实验的方法来解决,并把主要参数作为优化对象,把含油污泥的脱水率作为评价目标,通过采用GA-BP算法对含油污泥耦合工艺正交实验参数进行了线性与非线性分析.在采用遗传算法优化神经网络的权值和阈值的基础上,用优化后的权值和阈值对测试样本和训练样本进行了预测.预测结果表明,预测误差都有明显减小,分别由0.34211减少到0.031549和0.15476减少到0.040682,可见耦合参数趋向于非线性优化.     

发挥供销系统网络优势 增强产业企业核心竞争力

2013年10月21—22日,总社党组书记、理事会主任王侠到四川省供销合作社调研,强调要发挥供销合作社组织体系完整、网络覆盖城乡的优势,面向基层,服务“三农”,大力推进经营创新、组织创新、服务创新,在促进农产品流通和发展农业社会化服务中发挥更大作用。四川省政协主席李崇禧等会见了王侠,副省长曲木史哈陪同调研。     

新形势下网络环境舆情应对

一要建好"预警器",完善环境网络舆情预警机制;二要用好"麦克风",做到环境信息公开透明;三要调好"减压阀",积极应对负面舆情;四要打好"辩论赛",发挥"引"字当先的主导权。     

东莞市大气复合污染自动监测网络应用研究

在大气复合污染日趋严重的形势下,东莞市结合自身实际,经过优化布点、功能定位、总体架构设计、设备选型、子站设计建造、信息管理平台开发等过程,开发建设了多功能、集成化和自动化的大气自动监测网络,并开展了创新、探索性研究。     

大气重金属污染监测技术现状及展望

大气重金属污染对人和生态环境影响巨大,迫切需要进行大气重金属含量的监测;文章列举了国内外测定大气重金属的标准及几种常用的测量方法及仪器,并比较了各种方法的优缺点;介绍了国内外大气重金属监测网络现状;提出应积极开发大气重金属在线监测仪,进行日常监测。     

四川建立再生资源回收网络信息数据库21个示范县入选

从四川有关部门获悉,为加快农村再生资源回收体系建设步伐,打造工作亮点,总结推广典型经验,示范带动全省工作整体推进,2011年,四川省供销合作社联合社确定了21个县级供销社为示范县。     

前馈神经网络在环境评价和预测中的应用进展

本文针对水环境中复杂的不确定性及非线性关系,在水环境不确定性分析的基础上,详细阐述了以BP网络和RBF网络为代表的前馈神经网络法的基本原理,分析了两种方法的优点。同时,本文对两种方法在水环境影响评价工作中的应用现状进行总结,分析了两种方法的研究发展趋势。