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河流上游的污水排放口或倒虹管等污水构筑因有可能发生事故出流而对下游的取水口存在着潜在的威胁,常规的单参数模型不能就事故出流对下游的影响作出公正评价。本文以QUAL-Ⅱ模型为骨架,以生动形象的动画形式演示出在整个排污过程中多个水质参数沿河道分布的变化全过程,并且,在模型中融入隶属度BP神经网络综合评价水质的模块,用它来对发生事故出流时下游取水口水域的水质变化进行综合评价,最后通过一个例子说明了该方法的优越性和合理性。 相似文献
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引入人工神经网络的评价识别方法,建立了BP模型,以前人建立的县级生态农业建设评价指标体系评价标准,和某县生态农业综合评价指标数据为实例,比较BP模型的有效性,得到的评价分类结果和指标优先发展顺序决策与实际情况相吻合。 相似文献
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XU Min ZENG Guang-ming XU Xin-yi HUANG Guo-he SUN Wei JIANG Xiao-yun 《环境科学学报(英文版)》2005,17(6):946-952
Bayesian regularized BP neural network(BRBPNN) technique was applied in the chlorophyll-α prediction of Nanzui water area in Dongting Lake. Through BP network interpolation method, the input and output samples of the network were obtained. After the selection of input variables using stepwise/multiple linear regression method in SPSS i1.0 software, the BRBPNN model was established between chlorophyll-α and environmental parameters, biological parameters. The achieved optimal network structure was 3-11-1 with the correlation coefficients and the mean square errors for the training set and the test set as 0.999 and 0.000?8426, 0.981 and 0.0216 respectively. The sum of square weights between each input neuron and the hidden layer of optimal BRBPNN models of different structures indicated that the effect of individual input parameter on chlorophyll- α declined in the order of alga amount 〉 secchi disc depth(SD) 〉 electrical conductivity (EC). Additionally, it also demonstrated that the contributions of these three factors were the maximal for the change of chlorophyll-α concentration, total phosphorus(TP) and total nitrogen(TN) were the minimal. All the results showed that BRBPNN model was capable of automated regularization parameter selection and thus it may ensure the excellent generation ability and robustness. Thus, this study laid the foundation for the application of BRBPNN model in the analysis of aquatic ecological data(chlorophyll-α prediction) and the explanation about the effective eutrophication treatment measures for Nanzui water area in Dongting Lake. 相似文献
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BP神经网络技术在交通工具火灾预警中的应用 总被引:2,自引:2,他引:2
通过对交通工具火灾成因机理以及现有典型交通工具火灾实例的分析研究,建立了预警评价指标体系。根据非线性理论和模式识别原理以及交通工具火灾的特点,采用基于BP神经网络的智能灾害诊断方法,对交通工具火灾发生的可能性和危险性进行评估和预测。研究表明:BP神经网络方法是解决非线性系统问题的一种有效方法,与传统的预警方法相比,该方法具有速度快、效率高、可信度好、自学能力强等特点。采用BP网络进行交通工具火灾预警时,只需输入影响交通工具火灾发生的相关指标因素,网络便可在较短的时间内得出可靠的预警结果。 相似文献
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基于BP网络的建筑安装施工现场安全综合评价的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对目前我国建筑安装施工现场安全评价技术的不成熟和欠科学性的现状 ,笔者分析和综合了目前安全评价技术 ,结合建筑业特点 ,提出了基于BP神经网络的建筑安装施工现场安全评价方法 ,并对该评价模型的原理、方法及算法进行了研究。首先 ,结合建筑安装施工现场安全生产的特点建立评价指标体系 ,随后 ,运用层次分析法确定指标及准则层的权重 ,并运用模糊综合评价法生成评价样本集 ,最后 ,利用样本集训练BP网络 ,待误差满足要求后 ,即可运用训练成功的BP神经网络进行安全评价。 相似文献
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近年来的研究表明,CEO报酬不仅受公司业绩的影响,还受到其他诸多因素的影响,而且,CEO报酬与其决定因素之间往往存在着非线性关系。本文以2003-2005年沪深股市的A股上市公司为样本,采用BP神经网络对CEO总报酬、CEO年薪、CEO持股价值及其决定因素分别进行训练和学习,结果表明:(1)网络训练输出值与实际值的拟合度分别达到91.09%、97.23%和78.44%;(2)网络的预测能力相对于传统的线性回归模型分别提高了92.72%、92.08%和53.89%。因此,本文认为在分析和确定CEO报酬水平时引入神经网络模型是可行的。 相似文献