基于紫外吸收原理的在线水质COD测量仪设计

化学需氧量(简称COD)是水质有机物污染程度的代表性指标。着重介绍了基于紫外光吸收原理的在线水质COD测量仪的工作原理及构成;对不同水样的实验数据进行了紫外光吸光度与化学需氧量的相关性分析,探讨了用紫外吸光度作为水中COD的替代参数的可行性。该测量仪器可应用于废水的在线监测,与传统的COD测量仪相比,具有速度快、可靠性高、使用成本低等优点,将成为在线水质COD监测的主要设备。     

响应动态需求的灵活型公交路径优化调度模型

为解决灵活公交乘客需求差异性大、实时变化性大的问题,提出一种考虑乘客动态需求的灵活公交路径优化调度模型.在已知乘客预约需求量、车辆载客容量、车队规模等条件下,根据乘客需求动态变化特征对接驳行程时间进行实时迭代更新,将车辆的运营成本(车辆行驶时间)和乘客的时间成本(乘客上车前等待车辆的时间、实际到达时间与期望到达时间之间的差值)最小化作为目标,构建了考虑乘客动态需求的灵活型公交路径优化调度模型,并采用基于引力模型的启发式算法进行求解.最后,通过实例分析验证了模型和算法的可行性.结果表明:对随机产生的15个需求点的102个出行需求,全部服务完成所需车辆为17～21辆,平均每辆车的旅行时间为24.59 min,100组数据的求解时间均在25.00 s以内,计算耗时平均为12.04 s.可见该优化模型能够在实时调整接驳规划时间的前提下,更大程度满足乘客动态需求,有效减小规划路径的误差,缩短行车距离和乘客出行时间,相比忽略接驳行程时间变化的灵活公交调度模型结果更优.     

基于BP神经网络的钱塘江水质指标的预测

为掌握钱塘江水质未来的变化情况以及预防污染事件的发生，建立了一个水质指标预测模型.利用钱塘江某行政交界断面的水质指标实测数据作为学习样本，选取了总磷、总氮、化学需氧量等9项指标作为预测参数，运用Levenberg-Marguardt优化算法对学习样本进行优化，建立了反向传播（BP）神经网络模型，并运用该模型对钱塘江水质指标进行了预测.结果表明，BP神经网络模型的预测精度较高，预测速度快，对大部分水质指标能够得到较好的预测值，相对误差的绝对值小于6％.此BP神经网络能够有效地应用于水质指标的预测和水质趋势的预警预报系统中.