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1.
本文将反向传播神经网络(BPNN)应用于青藏高原一江两河流域(雅鲁藏布江山南段、拉萨河、年楚河)水体中重金属浓度预测,探讨了输入变量、预测因子、隐藏层节点数和模型结构的影响.模型以溶解氧(DO)、pH、电导率(EC)、总磷(TP)、铁(Fe)作为网络的输入层,重金属砷(As)、锑(Sb)、钼(Mo)、锰(Mn)的含量作为网络的输出层,使用Levenberg-Marquardt (LM)算法进行训练.其中,BPNN隐藏层的传递函数为tansig,隐藏层节点数为9,输出层的传递函数为purelin,输出层节点数为4.结果表明:(1)以单个元素作为预测因子时,As、Sb、Mo、Mn预测值和实测值的决定系数(R2)分别为0.98、 0.933、 0.894、 0.928;均方根误差(RMSE)分别为:9.7168×10-4、 1.2508×10-4、 3.3159×10-4、1.9188×10-3.(2)以4个元素作为预测因子时,预测值和实测值的决定系数(R2)为... 相似文献
2.
利用徐州2015年PM2.5和PM10逐小时质量浓度数据,分析了徐州颗粒物时空变化特征。同时基于HYSPLIT后向轨迹模式,结合GDAS气象数据和空气质量数据,利用轨迹聚类及潜在源分析法研究徐州不同季节气流轨迹对颗粒物浓度的影响及PM2.5和PM10的潜在来源。结果显示,2015年徐州环境空气中PM2.5和PM10的年均值为65和122μg/m3,分别超过国家《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准限值86%和63%。各国控站点ρ(PM2.5)和ρ(PM10)月变化呈现一致的冬季高夏季低的"V"型变化特征,这与气象条件和气流轨迹特征季节性变化有关。秋冬季污染较高时期徐州主要受西北内陆性气团和较为稳定的气象条件影响,而春夏季来自较为干净的东部海洋性气团利于污染扩散。潜在源分析显示,山东、安徽、苏中南、浙西北等地区是影响徐州市PM2.5和PM10的主要潜在源区。各季节潜在源区分布范围有一定差异,冬季时潜在源区分布最广,并有明显向西北方向转移延伸的趋势。 相似文献
3.
4.
传统的角度偏差经验值方法导致落物风险评价过程中的落点和危险区预测存在较大误差,科学化、立体化、完整化、多因素概化的落物轨迹和落点分析方法及工具缺位。为此,以海洋平台圆柱体落物为研究对象开展先导研究,在2D运动理论模型基础上,考虑3维、6度受力与运动参数,引入粘性拖曳力系数经验公式、海流运动、旋转升力和力矩项,建立了具有普适性的落物水下3D运动轨迹预测模型,并以现场实验数据校验表明模型方法可行、结果更可信;据此以Matlab 2016为程序设计平台编制了海洋平台圆柱体坠落运动预测分析工具(MREDP),分析了坠落运动落点分布规律。研究结果表明:随着初始倾斜角度的增大,落点偏移距离呈现先增后降的趋势,于62°时达到最大值,运动轨迹整体呈现螺线曲率减小、向轨迹曲线外开口侧偏移趋势;落点分布变化可分为Y轴偏移稳定主导阶段、X轴偏移实力型快速主导阶段和X轴偏移机会型主导阶段3个阶段;相对MREDP预测结果,DNVGL-RP-F107经验性角度偏差推荐结果较为保守,MREDP可为DNVGL-RP-F107提供更加准确、可信的轨迹曲线和落点取值。基于分析结果,提出了采用Monte Carlo方法表征实际工程中起始运动参数随机性和入水撞击产生的不确定性等建议。 相似文献
6.
为分析施工情境中危险识别注意资源动态投入分配规律,基于动态时间规整算法,挖掘危险识别注视轨迹序列,以表征注意资源投入分配变化,并采用k-means聚类、注视熵、Needleman-Wunsch全局序列对齐算法和统计等方法,深入挖掘注意资源在危险目标中投入和分配等时空变化规律。研究结果表明:当事人危险识别各阶段注意资源呈现从显著目标到高危目标的投入变化趋势,危险识别注意资源分配随情境复杂因素呈现零散、均匀的空间特征,分配无序程度提高。 相似文献
7.
8.
<正>环境问题已成为现代社会普遍关心的一个全球性问题。随着环境问题的日益严重和人们对环境问题认识的日益加深,人们越来越清楚地认识到环境教育对培养人的环境保护意识的重要性。目前,环境教育在全世界许多国家已经开展起来,尤其是"环境教育从娃娃抓起"成为共识,各国对青少年认识环境、热爱环境、保护环境的教育都有不少的"高招",很值得我们学习借鉴。位于太平洋西南部的岛屿国家新西兰,环境优美、气候宜人,森林资源丰富,地表景观富变化。新西兰为了帮助孩子们(尤其是城市孩子)学会不使用化肥种植花卉和蔬菜,减少化肥给环境带来的不利影响,在小学特别设置了有机园艺种 相似文献
9.
采用两种不同运行模式的间歇曝气序批式活性污泥反应器(IASBR)处理农村废水,反应器连续稳定运行235d,考察了5个工况下,缺氧/好氧循环次数、进水碳氮比(C/N,质量比)、水力停留时间(HRT)等对总有机碳(TOC)、氨氮、TN、TP去除效果的影响。在进水C/N低时,缺氧/好氧循环次数为4的1~#IASBR的脱氮效率及稳定性明显比缺氧/好氧循环次数为2的2~#IASBR高,而脱碳和除磷效果无显著差异。氨氮去除方面,在进水C/N较低的工况1(C/N平均为2.3)、工况2(C/N平均为2.2)和工况4(C/N平均为2.0)下,1~#IASBR的出水氨氮质量浓度明显比2~#IASBR更低,而在进水C/N相对较高时两者无显著差异。TN去除与氨氮去除有类似规律。构建以进水TOC、氨氮、TN、TP、C/N和HRT、缺氧/好氧循环次数为输入的反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型,对TOC、氨氮、TN、TP的去除率进行模拟预测,结果显示以上4个输出参数在训练组中的预测结果和实际检测结果之间绝对平均误差分别为2.65%、5.27%、3.56%、34.56%,在测试组中的预测结果和实际检测结果之间绝对平均误差分别为2.74%、3.40%、5.13%、28.32%。 相似文献
10.
常州市臭氧污染传输路径和潜在源区 总被引:1,自引:1,他引:0
利用NCEP全球再分析资料和HYSPLIT4模式,计算了2013—2015年常州市臭氧(O_3)超标日的气流后向轨迹。结合聚类分析方法和常州市PM2.5、PM10、SO2、NO2、O_3数据,分析了O_3超标日不同类型气团来源对各污染物浓度的影响,并利用引入权重因子后的潜在污染源贡献函数分析了影响常州市O_3超标的潜在污染源区分布特征。结果表明:常州市O_3超标期间易受到东南和西南方向气流影响,其中从东海和黄海途经浙江东北部、上海、江苏南部等地的东南气流占比达50%以上。自内陆途经黄山-湖州-宜兴到常州的气流对应的O_3平均质量浓度最高,为116μg/m3。自山东经枣庄-宿迁-淮安-泰州-苏州-无锡到常州的气流对应的O_3平均质量浓度最低,为78μg/m3,但该气流对应的SO2和NO2平均值为各聚类中的最高。影响常州市O_3的潜在污染源区主要在常州周边200 km以内的区域,且集中在从南京至上海的长江下游沿线区域和杭州湾区域;其中太湖湖区为重点污染源源区之一。O_3超标日影响常州NO2的潜在污染源区主要集中在江苏南部、浙江东北部和上海3个区域,太湖周边的常州、无锡、苏州和湖州等几个临近城市为潜在的重点污染源区。与影响常州O_3的WPSCF高值区相比,影响NO2的高值区分布范围更大、距离更远。影响常州O_3的潜在污染源区分布,与长江三角洲地区人为源大气污染物的高排放区域较为一致,说明长江三角洲地区的O_3污染与本区域的人为源大气污染物排放有着极为密切的关联。 相似文献