人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在新疆蘑菇湖水庫水質(zhì)評價(jià)中的應(yīng)用

對富營養(yǎng)化評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行插值獲取大量的樣本,建立了基于bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的富營養(yǎng)化評價(jià)模型。將模型應(yīng)用于評價(jià)深圳市13座主要水庫的富營養(yǎng)化狀況,對其成因進(jìn)行分析,并提出了對策與建議。研究結(jié)果表明,石巖水庫與深圳水庫為輕度富營養(yǎng)化,占評價(jià)水庫總數(shù)的15.4%;西麗水庫等11座水庫為中營養(yǎng),占評價(jià)水庫總數(shù)的84.6%。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于建立湖庫富營養(yǎng)評價(jià)模型是適合的。

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運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)基本理論和方法,將模糊數(shù)學(xué)理論的隸屬函數(shù)和隸屬度概念引入到水質(zhì)評價(jià)中,用矩陣分析的方法構(gòu)成模糊綜合評價(jià)模式,對水庫水質(zhì)進(jìn)行分析.結(jié)果表明,采用模糊評價(jià)法與其它評價(jià)方法結(jié)果相近,可以采用模糊評價(jià)法進(jìn)行水庫水質(zhì)評價(jià).

我國是一個(gè)城市供水安全問題比較突出的國家，城區(qū)供水水量不足、水源地水質(zhì)污染等水資源問題日趨嚴(yán)重。水庫水源地接納污染物的類別及危害程度不同。很難用具體準(zhǔn)確定性的評價(jià)模型對水質(zhì)做出準(zhǔn)確的評價(jià)。模糊評價(jià)法是可以根據(jù)采集水體樣本的實(shí)測值與國家相關(guān)指標(biāo)評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)有機(jī)結(jié)合，經(jīng)過模糊變換對水庫水質(zhì)做出準(zhǔn)確評價(jià)，能為水庫水質(zhì)監(jiān)測和管理提供重要參考依據(jù)。

運(yùn)用微生物檢測水質(zhì)的方法,研究了大伙房水庫源區(qū)水質(zhì)污染現(xiàn)狀。

灰色系統(tǒng)理論已經(jīng)成功的運(yùn)用于環(huán)境質(zhì)量評價(jià)中。本文根據(jù)參窩水庫水質(zhì)監(jiān)測資料，采用灰色系統(tǒng)理論中的灰色關(guān)聯(lián)分析方法，對該水庫水質(zhì)進(jìn)行了評價(jià)。結(jié)果表明，參窩水庫總體水質(zhì)狀況良好。

通過構(gòu)建模糊數(shù)學(xué)模型評價(jià)濟(jì)南某引黃水庫的進(jìn)水口和出水口的水質(zhì),評價(jià)結(jié)果發(fā)現(xiàn)該引黃水庫進(jìn)水口和出水口分別屬于ⅳ和ⅰ類水;而根據(jù)單因子評價(jià)方法,進(jìn)水口和出水口水質(zhì)均屬于ⅴ類,主要是由于化學(xué)需氧量超標(biāo)導(dǎo)致。模糊數(shù)學(xué)評價(jià)法用隸屬度來描繪模糊的水質(zhì)分級界限,避免了傳統(tǒng)水質(zhì)分級不連續(xù)的缺陷,避免了在單因子評價(jià)中因某項(xiàng)參數(shù)超標(biāo)而將水質(zhì)定類的缺點(diǎn),得到了較為客觀的評價(jià)。

以溶解氧、氨氮等5個(gè)因子作為評價(jià)指標(biāo),構(gòu)造綜合評判模糊數(shù)學(xué)模型,計(jì)算各評價(jià)因子的權(quán)重,建立了模糊識別水質(zhì)評價(jià)模型,并對寧波市主要水庫水質(zhì)進(jìn)行了評價(jià)。結(jié)果表明:四明湖水庫、三溪浦水庫、倉岙水庫、新路岙水庫、橫山水庫及白溪水庫的水質(zhì)達(dá)到ⅰ級或ⅱ級飲水標(biāo)準(zhǔn),說明這些水庫水質(zhì)是安全的,但需要注意防范及預(yù)警,保證居民飲水安全。

以燕山水庫水質(zhì)評價(jià)為例,針對水質(zhì)等級的相對模糊性及單項(xiàng)指標(biāo)評價(jià)結(jié)果的不相容性問題,基于模糊物元理論,構(gòu)建了采用三標(biāo)度法確定權(quán)重、將模糊物元分析與歐氏貼近度相結(jié)合的水庫水質(zhì)評價(jià)模型,并與其他方法進(jìn)行比較。實(shí)例結(jié)果表明,評價(jià)結(jié)果與實(shí)際情況相吻合。

基于遺傳算法的改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在水質(zhì)評價(jià)中的應(yīng)用

【目的】利用bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測太湖水污染指標(biāo),為探討湖泊水污染物變化規(guī)律提供參考?！痉椒ā坷?004～2010年浙江嘉興王江涇斷面自動(dòng)監(jiān)測站4項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo),建立了太湖水污染bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并對太湖2012年前5周的水質(zhì)情況進(jìn)行預(yù)測?！窘Y(jié)果】建立了浙江嘉興王江涇斷面的4項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)濃度的三層bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,其預(yù)測精度較高,對湖泊水環(huán)境污染物預(yù)測的適應(yīng)性較好;對太湖2012年前5周的水質(zhì)情況進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果表明,2012年前5周水質(zhì)污染情況加重,基本為ⅴ類水質(zhì),符合太湖水質(zhì)污染情況發(fā)展態(tài)勢?！窘Y(jié)論】bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性映射能力和柔性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)建模方法相比,其預(yù)測精度較高,能較好地反映水質(zhì)指標(biāo)的內(nèi)在變化規(guī)律,為控制水環(huán)境污染提供了科學(xué)預(yù)測方法。

隨著山丹縣經(jīng)濟(jì)和人口的發(fā)展,水的供需矛盾越來越突出,根據(jù)《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(gb3838-2002)對李橋水庫2010年水質(zhì)進(jìn)行評價(jià),提出李橋水庫水環(huán)境的保護(hù)措施,充分發(fā)揮水庫效益。

本文通過對查干湖近10a的水質(zhì)監(jiān)測資料進(jìn)行分析,使用“有機(jī)污染綜合評價(jià)法”對查干湖水庫水體質(zhì)量進(jìn)行評價(jià),評價(jià)結(jié)果表明,查干湖水庫水體水質(zhì)類型為ⅴ類;用湖泊（書庫）富營養(yǎng)化評價(jià)方法分級技術(shù)規(guī)定評價(jià).評價(jià)結(jié)果為有關(guān)部門提供參考,為相關(guān)行政部門加強(qiáng)管理和改善水質(zhì)環(huán)境提供依據(jù).

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)作為一種新型的信息處理系統(tǒng)和計(jì)算系統(tǒng),近年來被廣泛的應(yīng)用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、譜圖分析、藥物分子藥效預(yù)測、定量構(gòu)效關(guān)系(qsar)研究等方面。文章論述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的工作原理和基本特點(diǎn),列舉了國內(nèi)研究者運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測和qsar中的主要應(yīng)用,并對以后的應(yīng)用進(jìn)行了展望。

簡要介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及特點(diǎn),并且詳細(xì)論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中央空調(diào)水系統(tǒng)、風(fēng)系統(tǒng)、制冷系統(tǒng)、負(fù)荷預(yù)測、系統(tǒng)的仿真設(shè)計(jì)和建筑運(yùn)行能耗評價(jià)等方面的應(yīng)用概況,指出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在空調(diào)領(lǐng)域今后的發(fā)展方向.

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基坑變形性狀研究中的應(yīng)用——基坑工程不僅要保證維護(hù)結(jié)構(gòu)本身的安全，而且要保證周圍建(構(gòu))筑物的安全和正常使用。開展基坑工程變形性狀研究具有重要意義。影響基坑變形的因素很復(fù)雜，傳統(tǒng)的計(jì)算方法已無法準(zhǔn)確預(yù)測基坑的變形。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(an...

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測軟基沉降中的應(yīng)用研究——依據(jù)影響軟土路基沉降的因素選取參數(shù)建立了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測最終沉降量模型，利用已建高速公路沉降數(shù)據(jù)，進(jìn)行了軟土地基最終沉降量的預(yù)測，取得了較為理想的效果。證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法能避免傳統(tǒng)方法計(jì)算過程中各種人為因素...

在運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對深基坑巖土參數(shù)進(jìn)行反分析的基礎(chǔ)上,將pso與bp算法相結(jié)合,充分發(fā)揮pso全局尋優(yōu)的能力和bp算法局部細(xì)致搜索優(yōu)勢,并通過實(shí)例驗(yàn)證了方法的可行性?？梢钥闯?運(yùn)用該方法可以使學(xué)習(xí)效率增高,收斂速度加快,預(yù)測結(jié)果更加準(zhǔn)確。

泡沫金屬試樣測試復(fù)雜,對試樣而言又急需知道基體結(jié)構(gòu)參數(shù)與力學(xué)性能和阻尼性能的關(guān)系,采用線性回歸技術(shù)無法實(shí)現(xiàn)這一功能,應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),則解決了通過測量泡沫金屬的四個(gè)基本參數(shù)達(dá)到推知其力學(xué)性能、阻尼性能的課題。

采用熱壓成型的方法制備摻雜粉煤灰、以無機(jī)纖維為增強(qiáng)體的摩擦材料,并測試其磨損性能。選用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模,以摩擦材料配方、制備工藝、測試條件為輸入變量,以材料的磨損率為輸出變量,采用l-m算法對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。結(jié)果表明,模型可以對材料磨損性能進(jìn)行有效的預(yù)測,可用于配方及制備工藝的優(yōu)化。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)是一種動(dòng)態(tài)信息處理系統(tǒng),它具有聯(lián)想記憶、自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和容錯(cuò)性等特性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)對危險(xiǎn)源的動(dòng)態(tài)分級;可解決安全綜合評價(jià)中的不確定性、模糊性和動(dòng)態(tài)復(fù)雜性、指標(biāo)多、數(shù)據(jù)多等難題;在安全預(yù)測方面,可進(jìn)行煤與瓦斯突出預(yù)測、煤礦瓦斯涌出量預(yù)測、煤層自燃預(yù)測、交通事故預(yù)測等。討論了其在安全科學(xué)中的應(yīng)用現(xiàn)狀及存在問題,并對未來研究方向進(jìn)行了展望。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在巖土參數(shù)反分析中的應(yīng)用——在運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對深基坑巖土參數(shù)進(jìn)行反分析的基礎(chǔ)上，將pso與bp算法相結(jié)合。充分發(fā)揮pso全局尋優(yōu)的能力和bp算法局部細(xì)致搜索優(yōu)勢，并通過實(shí)例驗(yàn)證了方法的可行性?？梢钥闯?，運(yùn)用該方法可以使學(xué)習(xí)效率增高，收斂速...