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221.
运用神经网络方法,将城市空气质量状况与大气污染物对空气质量的损害程度相关联,采用了"基于大气污染损害率的API法"评价概念,模拟发布长春市空气质量日报,同时公布次要污染物,并与API法进行同时段比对实验与综合分析。 相似文献
222.
为了更快速直观地监视、分析和评估故障后电网的安全运行状态,提出了基于径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络和主成分分析法(principal component analysis,PCA)的评估模型。利用带衰减因子的吸引力传播(affinity propagation,AP)聚类算法选择RBF神经网络中心和隐含层节点数,同时提出了扩展的电网运行状态安全评估指标,利用越限指标权重和指数阶数避免了安全评估的遮蔽现象,利用主成分分析选取RBF神经网络的输入矢量特征,最后通过IEEE-30节点仿真算例验证了所提模型的有效性。 相似文献
223.
针对长距离矿浆管道临界流速计算难度大、传统经验公式预测精度低且适用性差等问题,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)-卷积神经网络(CNN)的矿浆管道临界流速预测模型。首先,分析矿浆管道临界流速的影响因素,选取4个主要影响因素作为模型特征;然后,利用SSA算法对CNN模型中的8个超参数进行迭代寻优,消除人为设置参数的不确定性;最后,将优化后的CNN模型用于临界流速的预测,以某一水平矿浆管道试验段为例进行实证研究。结果表明,SSA-CNN模型残差平方和为0.028 3,平均绝对百分误差为4.19%,平均绝对误差为0.054 0,与LSSVM、SSA-BP和CNN模型相比,该模型的预测精度更高,学习和泛化能力更强,为矿浆管道输送研究提供了一种新思路。 相似文献
224.
基于BP神经网络的鄱阳湖水位模拟 总被引:2,自引:0,他引:2
考虑到鄱阳湖水位受流域五河与长江来水等多因素的共同作用而表现出高度非线性响应,采用典型的三层BPNN神经网络模型来模拟鄱阳湖水位与其主控因子之间的响应关系。分别将湖口、星子、都昌、棠荫和康山水位作为目标变量进行BPNN模型构建和适用性评估。结果显示:综合考虑流域五河及长江来水(汉口或九江)的BPNN水位模型,空间站点水位模拟精度(R2和Ens)可达090以上,各站点的均方根误差(RMSE)变化范围约050~10 m,若忽略长江来水的影响作用,仅将流域五河来水作为湖泊水位的主控影响因子,模型训练期与测试期的纳希效率系数(Ens)和确定性系数(R2)显著降低,且低于050,均方根误差(RMSE)也明显增大(124~288 m),意味着综合考虑流域五河与长江来水是获取结构合理、精度保证的鄱阳湖水位模型的重要前提。同时建议针对鄱阳湖湖盆变化对水位的影响,尽可能选择一致性较好的长序列数据集来训练和测试BPNN模型。所构建的BPNN神经网络模型可进一步结合流域水文模型,用来预测气候变化与人类活动下流域径流变化对湖泊水位的潜在影响,也可作为一种有效的模型工具来回答当前鄱阳湖一些备受关注的热点问题,如定量区分流域五河与长江来水对湖泊洪枯水位的贡献分量,为湖泊洪涝灾害的防治和对策制定提供科学依据 相似文献
225.
BP神经网络在降水酸度预测中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
本文利用南昌市城市大气中SO2、NOX、TSP等浓度数据及降尘数据建立了BP神经网络的降雨酸度预测模型,结果表明:BP神经网络的预测模型不仅能较好地反映致酸因素与降水酸度的相互关系,而且预测精度也高于多元回归等模型。 相似文献
226.
227.
228.
改进的B—P网络在大气环境质量综合评价中的应用 总被引:1,自引:2,他引:1
本文引入人工神经网络理论,提出了大气环境质量综合评价的修正的B-P网络模型,与其它评价模型比较,表明该模型更具有优越性。 相似文献
229.
利用神经网络法对广西山口红树林保护区2003年1月8日获取的Landsat TM 卫星图像进行分类.Landsat TM5卫星数据的3、4、5假彩色合成图像空间分辨率比较好,影像层次丰富,地物界限清晰.因此,采用3、4、5波段作为输入层.经过目视判读和现场调查,将输出层单元设置为5个,包括是红树林、陆地植被、裸地(其他建筑用地)、水体和虾池.经过流程实际运算和精度对比,设定训练阈值的贡献是0.9,训练率是0.2,训练次数是1000,最大个体允许误差为0.1.分类精度达到86.86%,高于最大似然分类(50.79%)和光谱角分类精度(75.39%),从而最终获取红树林生态系统的景观格局指标.结果显示研究区红树林均匀度(1.7789)和聚集度指数(0.6854)较高;红树林种类的优势度指数是-1.5850,为弱势群体;红树林的斑块破碎化指数是0.0325,破碎化程度较低. 相似文献
230.