基于BP神经网络的儿童卧室内灰尘PAEs浓度预测

在实测数据的基础上,以邻苯二甲酸酯(PAEs)的各类影响因素为自变量,PAEs浓度为因变量,采用Back-propagation(BP)神经网络建立儿童卧室内PAEs浓度预测模型.结果表明,该模型的预测效果较理想,其中,STD比值均＞0.5,NMB均接近0,EMR均＜19％.以室内环境与儿童健康(CCHH)课题组天津地...     

上海市夏季高架道路边颗粒物垂直分布研究

为研究夏季高架路边颗粒物浓度的垂直分布规律,以上海市南北高架交叉处路边垂直区域为研究对象,通过Fluke 985粒子计数器采集颗粒物数量浓度数据。分析了6种直径范围颗粒物(0.3~0.49μm、0.5~0.99μm、1~1.99μm、2~4.99μm、5~9.99μm、≥10μm)在高架路垂直区域的分布规律,并结合微观尺度下的交通、气象、高度等数据建立了逐步回归和SVM神经网络预测模型。结果表明:在高架路边的垂直方向上,随高度增加,6种颗粒物浓度整体呈现下降的趋势;0.3~0.49μm、0.5~0.99μm、1~1.99μm三种颗粒物浓度受高架桥带来的"盖子效应"影响,在距离地面约21 m高的7楼达到最大值;总体上早高峰颗粒物浓度大于晚高峰,工作日颗粒物浓度高于非工作日;SVM神经网络模型比线性逐步回归模型能更好地预测高架路边颗粒物的垂直分布规律,可作为上海市夏季非降水天气高架桥面附近颗粒物浓度预测的方法。     

基于视频的雾天能见度实时监测方法研究

目前我国高速公路能见度监测主要依靠能见度观测仪,该方法覆盖区域有限且成本较高,而我国高速公路图像采集设备应用广泛,因此提出了一种基于监控视频图像测量雾天能见度的方法。该方法将图像进行分窗格处理,通过相关性分析筛选出最优兴趣窗格的亮度均方差特征矩阵,建立BP神经网络修正线性残差组合模型。结果表明:残差修正模型监测效果优于单一线性回归模型,残差修正模型的决定系数R2为0.977;在光线充足的情况下,残差修正模型的相对误差在10%以下,模型精度相对稳定;最后应用此方法监测高速公路雾天能见度,模型的正确率在80.48%以上。验证了用该方法测量雾天能见度具有可行性和有效性。     

PSO-RBF耦合神经网络在水质评价中的应用

径向基函数神经网络(RBF)中,连接输出单元的权重是影响径向基函数神经网络学习精度的主要参数,采用粒子群算法(PSO)对模型参数(权值)进行优化,建立了PSO-RBF耦合神经网络模型,避免权重的人为设定,具有客观性。并在Matlab环境下编程计算,构建了用于地下水环境质量评价和海水富营养化评价的径向基函数网络评价模型。将模型应用于黑龙洞泉域5个地下水监测点和某海水富营养化评价。评价结果和其他方法的评价结果一致,与实际情况符合,评级结果是合理的。评价结果表明,RBF网络简便有效,收敛速度快,有较强的分辨能力,优化确定模型参数后,便可对评价样本进行评价,具有较好的实用性和通用性。     

基于神经网络方法的城市空气质量日报技术

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。     

基于B-P神经网络的环境质量评价方法

提出可将环境质量评价的无论是定量指标还是定性参数转化成"二进制"的"1"或"0",进而将这种二进制数引入B-P网络.通过实例探讨,这种新的B-P网络既适用于定量指标的水质参数又适用于定性指标的水质参数.     

基于神经网络的重大危险源动态分级研究

利用自组织神经网络对重大危险源进行动态分级研究，介绍了神经网络的模式聚类即分级法的自组织学习过程和算法，克服了以往危险源分级方法的某些局限性。在计算机上进行的模拟计算表明：基于自组织神经网络的重大危险源动态分级方法是合理可行的     

基于BP神经网络不同输入变量的爆破振速预测

以某隧道爆破开挖为实例,利用BP神经网络解决复杂非线性函数逼近问题的能力,以最大段药量、爆心距、爆破分段数、泊松比、岩石基本质量指标作为影响爆破振动速度的主要因素,选取不同维数的输入变量建立BP神经网络模型来预测爆破振动速度。对比分析各组预测值与实测值之间的相对误差,选取合理维数的输入变量建立了爆破振动危害预测的BP神经网络模型。     

模糊神经网络在危险化学品道路运输风险评价中的应用

正随着城乡公路的建设、高速公路的增多、汽车运输业的大力发展,道路运输因其机动灵活、快速及时、方便经济等特点,成为当前我国危险化学品运输的一种主要途径。然而,危险化学品在道路运输过程中,由于设备缺陷、撞击、挤压等原因,盛装易燃、易爆、有毒危险品的容器及相关辅助设施有可     

基于BP神经网络算法的北京市地铁站应急疏散能力仿真评估模型

地铁站的应急疏散能力是地下铁道安全运营设计中非常重要的部分,对于维持社会稳定,保障人民安全具有重大意义.本文利用BP神经网络计算方法和MATLAB软件,选取可能影响地铁站疏散能力的相关因素作为评价指标,建立了应急疏散指标体系,并以北京北三环区域周边地铁站作为主要研究对象,对北京市地铁站应急疏散能力进行了仿真评估,提出了增加疏散通道、疏散楼梯、安全出口等数量,以提高地铁站应急疏散能力等一些可供参考的建议.