驾驶员注意涣散检测技术研究

通过对注意涣散时驾驶员头部运动及面部表情变化特征的分析,系统实时监测驾驶员眼睛、嘴巴位置和运动状态信息,构建驾驶员注意涣散特征表征参量,实现对驾驶员注意涣散状态信息的检测与提取。驾驶员注意涣散表征量具有复杂的非线性特征,利用BP神经网络非线性识别的优势对驾驶员注意特征进行模式分类,实现驾驶员不同注意涣散状态下的特征捕捉。同时采用Dempster-Shafer证据推理技术,对驾驶注意涣散多源表征信息进行决策融合,实现对驾驶员注意涣散状态的判断。结果表明,BP神经网络与D-S规则多源信息决策融合技术的运用提高了驾驶员注意涣散特征检测的准确性和可靠性。     

基于模糊综合评价的城市燃气管网第三方破坏失效可能性研究

针对第三方破坏事故具有多样性、复杂性和不确定性等特点,建立城市燃气管网第三方破坏失效可能性评价模型。辨识出包括社会环境与公共关系、管道敷设状况、破坏与防控、管理与误操作以及自然环境等5类一级因素和19个二级因素,通过改进的层次分析法确定各级影响因素的权重,并运用多层次模糊综合评价法得出管道第三方破坏失效可能性的大小。以成都市某燃气管道为例进行验证分析,按照最大隶属度原则对评价结果进行处理。     

基于信息融合的自然灾害等级评估方法研究

为对自然灾害灾情等级进行准确评估,在BP神经网络模型的基础上,结合DS证据理论建立基于信息融合的自然灾害灾情等级评估模型。该模型通过对输入的灾害评估指标数据进行分类,建立网络组,对网络组的输出,建立对于各类信任度的基本概率分配函数,最后利用DS证据理论融合,从而实现灾害的最终等级评估。在MATLAB环境下,以我国45个自然灾害的灾情历史资料数据为训练样本进行模型训练,并对2009年自然灾害灾情进行评估测试。结果表明,该模型能改善单一BP神经网络不稳定、误差大的缺点,得到较优的结果。     

基于MATLAB的BP神经网络模型在漠阳江水质评价中的应用研究

为提高水质评价的准确性,基于MATLAB及人工神经网络理论,采用误差反向传播的BP算法建立漠阳江水质评价模型,充分利用神经网络的非线性映射特性,取7项常规地表水水质评价指标对漠阳江水质进行评价,并将BP神经网络评价结果与单因子评价法及综合指数法的评价结果进行比较,网络运行结果表明一致效果良好.同时较传统的水质评价方法,该网络具有较高的识别精度,提高了水质评价等级的准确性,使评价的结果更具有科学性.     

Prediction of effluent concentration in a wastewater treatment plant using machine learning models

Of growing amount of food waste, the integrated food waste and waste water treatment was regarded as one of the efficient modeling method. However, the load of food waste to the conventional waste treatment process might lead to the high concentration of total nitrogen(T-N) impact on the effluent water quality. The objective of this study is to establish two machine learning models—artificial neural networks(ANNs) and support vector machines(SVMs), in order to predict 1-day interval T-N concentration of effluent from a wastewater treatment plant in Ulsan, Korea. Daily water quality data and meteorological data were used and the performance of both models was evaluated in terms of the coefficient of determination(R~2), Nash–Sutcliff efficiency(NSE), relative efficiency criteria(d rel). Additionally, Latin-Hypercube one-factor-at-a-time(LH-OAT) and a pattern search algorithm were applied to sensitivity analysis and model parameter optimization, respectively. Results showed that both models could be effectively applied to the 1-day interval prediction of T-N concentration of effluent. SVM model showed a higher prediction accuracy in the training stage and similar result in the validation stage.However, the sensitivity analysis demonstrated that the ANN model was a superior model for 1-day interval T-N concentration prediction in terms of the cause-and-effect relationship between T-N concentration and modeling input values to integrated food waste and waste water treatment. This study suggested the efficient and robust nonlinear time-series modeling method for an early prediction of the water quality of integrated food waste and waste water treatment process.     

基于前向神经网络的广义环境系统评价普适模型

为了建立由水环境、空气环境、生态环境、水资源环境、灾害环境、遥感环境、社会经济环境等不同环境系统组成的广义环境系统评价都能普适、通用的神经网络模型,针对BP神经网络因收敛速度慢、易于陷入局部极值而使实用性受限的缺陷,提出以双极性sigmoid函数作为网络隐层节点(神经元)的激活函数,而网络输出为所有隐层节点输出的线性求和的前向神经网络的广义环境系统评价模型.在设置广义环境系统指标参照值和指标值规范变换式,并对指标值进行规范变换的基础上,分别构建了适用于广义环境系统评价的任意2个指标规范值的前向神经网模型(NV-FNN(2)结构)和任意3个指标规范值的前向神经网模型(NV-FNN(3)结构).而对于指标较多的广义环境系统评价,只要将多指标分解为以上2个指标和3个指标的两种简单结构的前向神经网络的广义环境系统评价模型的组合表示即可.理论分析和实例检验结果表明:该模型对任意广义环境系统的规范指标值皆普适、通用,因而使不同环境系统的评价变得简洁、统一.规范变换和优化算法相结合的建模思想和方法对简化广义环境系统评价的多元回归、投影寻踪回归、回归支持向量机和径向基神经网络建模亦有借鉴和启迪作用.     

BP 神经网络模型在环境气象灾害预测中的应用研究--以湖南省为例

依据环境气象数据与自然灾害统计数据,建立BP神经网络模型,对湖南主要气象灾害（洪灾、旱灾、冰冻灾）及受灾经济损失进行实例预测,将在MATLAB7软件中的仿真结果与传统的多元线性回归模型分析结果进行比较和误差分析。结果表明,BP神经网络模型在洪灾、旱灾受灾率方面的预测效果和精度优于多元回归模型,而由于冰灾训练样本不足及经济损失与输入因子的线性相关程度高,在冰灾与受灾经济损失率方面稍逊于多元回归模型。     

Assessment of present and future risk to Italian forests and human health: Modelling and mapping

A review of ozone pollution in Italy shows levels largely above the thresholds established by EU regulation for vegetation and human health protection. The Italian air quality monitoring network appears quantitatively inadequate to cover all the territorial surface, because of scarcity and unequal distribution of monitoring sites. By applying the integrated assessment model RAINS-Italy to the year 2000, the whole of Italy exceeds the AOT40 critical level for forest, while Northern and central areas show strong potential of O₃ impact on human health with ∼11% of territory >10 O₃-induced premature deaths. Two scenarios for the year 2020, the Current Legislation and the Maximum Technical Feasible Reduction, show a reduction of AOT40Forest by 29% and 44%, SOMO35 by 31% and 47%, and O₃-induced premature deaths by 32% and 48%, compared to 2000. RAINS-Italy can be used to improve the map quality and cover areas not reached by the national monitoring network.     

基于人工蜂群算法与BP神经网络的水质评价模型

针对BP网络水质评价模型的不足,引入人工蜂群(ABC)算法,将求解BP神经网络各层权值、阀值的过程转化为蜜蜂寻找最佳蜜源的过程,提出了一种新的结合人工蜂群算法的BP网络水质评价方法(ABC-BP)。并以2000—2006年渭河监测断面的10组实测数据作为测试样本对其水质进行了评价,实验结果表明该方法得到的水质评价结果准确,并具有很强的稳定性和鲁棒性。     

粒子群优化的RBF瓦斯涌出量预测

瓦斯涌出量是煤矿瓦斯灾害的主要来源,它直接影响煤矿安全生产和经济技术指标。瓦斯涌出量的传统预测方法是将其影响因素线性化后提出的,具有一定的局限性。本文基于群体智能理论,提出了一种基于粒子群算法优化的RBF神经网络瓦斯涌出量预测模型。研究表明RBF神经网络预测精度与网络权值和RBF参数初始值有很大关系,因此本文采用粒子群算法优化RBF网络权值和其他参数,形成PSO-RBF预测模型。该模型通过计算种群粒子的适应度,确定全局最优值,寻找网络参数的最优值。实验结果表明PSO-RBF优于传统的RBF预测模型,训练速度和预测精度显著提高。