排序方式: 共有5条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
2.
3.
4.
基于北京市空气质量监测点获取的空气污染物浓度数据,通过遗传算法搜索径向基人工神经网络的最优隐含层神经元数目和扩展常数,构建了耦合径向基人工神经网络算法与遗传算法的预测模型,预测北京市未来一天24h平均PM2.5质量浓度.结果表明,预测精度与泛化性能良好.该模型不需要输入气象和地理位置信息等数据,具有依赖变量少、预测精度高(R2达0.75)和运算效率高等特征,并可以通过训练样本的驱动,使自身不断优化调整.该模型预测效果可以通过扩展输入特征、增加训练样本量等方法进一步提升,可对多种时空情境下的城市空气污染进行高效率且精确的预测. 相似文献
5.
为了消除"湿烟羽",目前一般采用MGGH等烟气再热技术。该技术虽然可以提高烟气扩散效果,但不能减少污染物的排放,且能耗较高、环境温度较低时(约低于15℃)不能消除"湿烟羽"现象。为了降低能耗、污染物减排、完全消除"湿烟羽"现象,研发了烟气冷凝再热复合技术。以我国长江下游某300 MW机组为例,对烟气冷凝再热复合技术与常规MGGH技术进行经济技术对比分析。研究结果表明:冷凝再热复合技术与MGGH技术相比,投资费用相当,但可有效实现降低能耗、节水、污染物减排、消除"湿烟羽"等多种目的,具有较好的经济和环境效益。 相似文献
1