四种水质综合评价方法的比较

将人工神经网络技术运用于水质评价,建立了地面水环境质量综合评价的ＢＰ网络模型和Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络模型,并与水质综合评价方法中经典的模糊综合指数法和灰色聚类法进行了比较,结果表明,ＢＰ网络是四种方法中的首选。     

基于置信度准则的地表水水质模糊综合评价

考虑到传统的模糊综合评价法中使用最大隶属度判别准则确定水质分级的缺陷,建立了基于置信度准则的水质模糊综合评价新方法,该方法可有效避免水质分级不清、结果不合理等问题.以涪江为例,用该方法对涪江水质进行了评价,结果表明采用置信度准则代替传统的模糊综合评价中的最大隶属度判别准则确定样本所属水质级别,其结果更为合理、可靠,能更准确地区分同一类别水质污染程度的差异.     

浅谈地下水水质评价的模糊模式识别法

详细介绍了模糊模式识别法评价地下水水质的数学原理和评价方法,提出了相对隶属度理论,通过距离平方和最小的准则,建立目标函数,进行了咸阳市地下水水质评价,得到了比较客观、科学的结果。     

基于改进的FAHP评价法对桥梁施工质量评价

基于传统的FAHP评价法对桥梁施工质量进行评价时,隶属度矩阵通常是由隶属度函数法来确定的;但是,目前并没有一种科学合理的方法确定隶属度函数,多是由专家在其经验的基础上确定,从而导致评价结果带有一定的主观性。为了使评价结果真实地反映实际情况,在FAHP评价法的基础上,提出"比例法"来代替隶属度函数法确定隶属度矩阵,并以实际工程为案例进行验证,评价结果表明:"比例法"是以实际检测结果为基础,构造的隶属度矩阵与桥梁施工质量的真实状况相符,消除了隶属度函数法给评价结果带来的主观性;同时对评价结果进行分析,指出桥梁施工过程中存在的缺陷及安全隐患,并给出一些可行性建议及措施,对桥梁施工及后期管养有一定的指导作用。     

BACnet/IP:BACnet的互联网扩展(下)──BACnet协议标准技术系列讲座(7)

３ ＢＡＣｎｅｔ／ｉＰ网络 附件 Ｈ的 ＰＡＤ设备是实现在 ＩＰ网络上互连ＢＡＣｎｅｔ网络的最简单的方法，但是，这种方法有一些不足。其中之一是，不容易从网络中增删设备。如果要重构网络时，必须重新改写每一个ＰＡＤ中的对等ＰＡＤ设备表。为此，ＳＳＰＣ１３５开发了一个更有效的协议，称为ＢＡＣｎｅｔ／ＩＰ，作为附件Ｊ加入到ＢＡＣｎｅｔ标准中。ＡＳＨＲＡＥ于１９９９年１月正式发布附件Ｊ作为ＢＡＣｎｅｔ标准的附件，成为美国国家标准。附件Ｊ详细规范了使用ＴＣＰ／ＩＰ协议通信的设备组建ＢＡＣｎｅｔ网络的技术，并且将…     

隧道总体风险评价的改进模糊评判方法

本文提出了一种改进的模糊评判方法,并将其应用于隧道总体风险评价。在建立了多层次隧道总体风险评价指标体系基础上,提出了采用数组形式进行的权重和隶属度的模糊评判规则,依据简单多数原则分别计算权重和隶属度的模糊评判效度,并计入模糊评判效度对风险评价结果的影响,分别采用简单及格原则和梯形隶属度函数将权重及隶属度去模糊化,并利用扩展指标求均值的方法对总指标隶属度进行修正。某实际隧道工程算例表明,传统的隧道风险模糊综合评价结果有时会低估隧道施工和管理中存在的风险,因而,将所提方法和已有方法相结合进行风险评价可以更充分地反映风险,为采用降低风险的相应措施提供了有效的理论依据。     

基于云模型的教学质量评价方法的有效性研究——以工程力学课程为例

为了解决高校教学质量评价方法的主观性和有效性问题,提出了基于云模型的教学质量评价方法,并探讨了避免主观性影响的教学评价有效策略。首先描述了高校教师教学质量评价的主要内容,从六个方面给出了教学质量评价体系的主要构成。然后分析了教学质量评价体系的主观性问题,并探讨了评价结果的有效性。最后利用云模型在处理统计问题中的模糊性和随机性方面的优势,提出了基于云模型隶属度组合策略的教学质量评价方法,以提高教学质量评价的可靠性并降低主观性的干扰。以工程力学课程的评价数据为例,分别采用传统的主观观察排除法和统计标准差偏移排除法,以及所建议的云模型隶属度排除法和云模型隶属度组合法进行教学质量评价计算和分析。结果表明,所建议的云模型隶属度组合法可以较为准确地进行教学质量评价,不仅降低了个人主观性判断的干扰,而且改善了教学质量评价结果的有效性。     

油气集输站库雷电防护能力模糊评价模型研究

模糊综合评价方法适用于解决一系列受多重因素影响事物的决策问题。模糊综合评价流程包括确定影响因子、计算因子权重、构建模糊矩阵、进行模糊运算、得出评价结论等步骤。在评价模型中,选择不同的模糊算子,评价结果会表现不同的差异性。而对于模糊综合评价的结果,一般采用最大隶属度原则。当隶属度之间差异不明显时,最大隶属度原则可能会出现失效的情况。本文以胜利油田临海油气集输站库雷电防护能力的模糊评价体系作为研究对象,当确定最大隶属度失效时采用加权平均算法可以得到最佳评价结果。同时研究选取不同模糊算子时,采用最大乘积可以对结果做出最为明确的判断。     

BACnet/IP:BACnet的互联网扩展(上)──BACnet协议标准技术系列讲座(7)

ＢＡＣｎｅｔ标准目前使用两种技术来实现ＩＰ互联ＢＡＣｎｅｔ网络。第一种技术在附件Ｈ中进行了描述,其设备称之为 ＰＡＤ,将ＢＡＣｎｅｔ报文通过ＩＰ互联网传送。第二种技术在附件Ｊ中进行了描述,设备称之为 ＢＡＣｎｅｔ／ＩＰ设备,其作用就是将ＢＡＣｎｅｔ报文封装进ＩＰ帧中进行传输。本文介绍了ＢＡＣｎｅｔ互联网的概念,用ＰＡＤ组建ＢＡＣｎｅｔ互联网, ＢＡＣｎｅｔ／ＩＰ网络的规范,ＢＡＣｎｅｔ／ＩＰ设备和 ＢＡＣｎｅｔ设备组成的混合网络的工作原理。     

模糊综合评价在水环境质量评价中的应用

在水环境质量的评价过程中,通常涉及到大量的复杂现象和多种因素的相互作用,评价中存在大量的模糊现象和模糊概念.介绍了模糊综合评价法的原理及其评价方法,同时将人工神经网络引入模糊综合评价隶属矩阵的确定过程,利用人工神经网络构造隶属函数矩阵,并以青岛大沽河为例,利用模糊综合评价法对其水质进行了评价,并取得了良好的评价效果.     

基于遗传神经网络模型的水质综合评价

建立了用于水质综合评价的遗传神经网络模型.该模型运用遗传算法优化改进型BP神经网络的初始权值和阈值,具有快速学习网络权重和全局搜索的能力,有效解决了BP神经网络容易陷入局部极小点和训练结果不稳定的问题.采用苏帕河梯级电站的水质监测数据对该模型进行了测试,并与其他方法进行了比较.结果表明,该方法用于水质综合评价客观、合理、准确,有其独特的优越性.     

基于神经网络的蔷薇河水质综合评价

基于BP神经网络的改进算法,提出了以Matlab7．0为平台的算法程序的人工神经网络水质评价模型。参照《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）,确定了神经网络学习和训练的样本以及模型的相应参数,并以流经连云港市蔷薇河的六个断面的水质数据为样本,进行水质综合评价分析。     

采用BP神经网络模型对东北地区水库水水质的预测研究

采用BP神经网络建立了东北地区某水库水的浊度预测模型,同时针对该水库的地域特点,重点研究了冰封期对水源水水质预测的影响。结果表明,以浊度为预测对象,将水库的水质数据按照是否进入冰封期进行划分后建模,预测效果比划分之前有较明显的提高。     

基于粒子群优化算法的城市日用水量预测模型

结合城市日用水量影响因素的特点和变化规律，建立了城市日用水量预测模型，采用粒子群优化算法优化BP人工神经网络的连接权值，以求解该预测模型。经优化后的BP人工神经网络运算速度快、泛化能力强、预测精度高。实例验证结果证明该日用水量预测模型和求解方法是可行的。     

应用BP网络预测混凝土中的钢筋锈蚀量

钢筋锈蚀是影响混凝土结构耐久性的重要因素之一。本文通过建立BP网络模型对钢筋的锈蚀量进行计算和预测,并与目前常用的鉴别和检测方法相比较,结果表明建立BP网络是一种可以定量分析、简便易行的预测方法。     

基于遗传优化神经网络的市政管网水质模型研究

将遗传算法的全局搜索能力和BP神经网络的局部学习能力有机结合,得到一种快速高效的建立供水管网余氯的水质模型的新方法。验证结果表明,遗传算法优化后的神经网络模型所需要考虑的参数较少,应用方便,预测精度和效率较高,在城市给水系统水质模拟预测研究中有一定的参考应用价值。     

改进BP神经网络及其在西北建筑业预测中的应用

BP神经网络是分析处理复杂非线性问题的一种有效方法,是目前广泛应用的一种神经网络,已被逐渐应用于对宏观经济问题的研究中。本文有机地整合了计量经济学与BP神经网络,建立了基于因果关系理论来确定BP网络的输入变量,基于协整理论来分析BP网络系统的可靠性,基于学习率可变的动量BP算法的用于研究经济领域问题的改进BP神经网络预测模型,加强了网络模型的理论基础,提高了网络模型的质量,并将其应用于西北建筑业的预测和控制中,取得了令人满意的效果。     

BP神经网络在水厂预测混凝投药量中的应用研究

建立了一种基于三层结构BP神经网络的混凝投药量前馈控制模型,采用烧杯试验数据进行了仿真验证,同时建立了传统的线性回归混凝投药量前馈控制模型,并采用两种模型基于同一样本数据进行仿真。从投药预测值一实际值的对比图和均方根误差等可以看出,BP模型优于回归模型,它通过学习可以根据原水水质进行投药量的有效预测,有一定的自适应性,实用性较强,但也存在一定的局限性,对某些水质的投药预测值还存在一定误差。     

基于BP神经网络的污水处理水质建模与模拟

分析了BP神经网络原理及污水处理过程中BP网络模型设计,经过对苏州市某污水厂123组实测数据异点剔除和归一化处理后,对网络进行了训练和学习,30组数据用来检验网络,并用另外70组实测数据进行了实际仿真模拟,分析模拟结果表明,对各出水水质指标的模拟平均相对误差均小于5%,建立BP神经网络活性污泥法污水处理过程模型是有效的、可行的。