松花江有毒有机物定量构效关系研究

本文采用定量构效关系的研究方法,对松花江45种有毒有机物的毒性进行了预测与理论研究。文中主要对人工神经网络模型及分子连接性指数进行了研究,并对人工神经网络模型在预测松花江有毒有机物中的应用进行了阐述。     

基于改进BP人工神经网络在地下水水质现状评价中的应用

利用改进BP人工神经网络模型对吉林市地下水水质进行现状评价,并与综合指数法评价结果进行对比,研究结果表明,改进BP人工神经网络应用于地下水水质评价简单实用,并得到与常规评价方法一致的结论,是一种快捷有效的评价方法.     

不同水质评价方法在朱庄水库、野沟门水库水质评价中的应用

目前应用较广泛的水质评价方法有单因子评价法、水污染指数法、综合水质标识指数法、人工神经网络法、模糊综合评价法等,其中人工神经网络法、模糊综合评价法操作复杂,对评价人员素质要求较高,且适用面偏窄,选取前三种评价方法对朱庄水库、野沟门水库2018年度水质情况进行评价,并对比分析三种评价方法的区别,探讨分别适用的水体情况。     

径流预测方法对比分析

通过实际算例分析比较了指数平滑法、灰色预测模型、小波分析法和人工神经网络径流预测方法,结果表明:指数平滑法、灰色预测模型预测结果的误差比较大且分布不均匀;小波分析法和人工神经网络方法预测结果明显好于指数平滑法和灰色预测模型.     

延河水质评价及水质指标预测研究

延河水质评价及个别水质指标预测分析对延河流域水污染防治具有重要意义.本文基于延河流域近3年水质的月监测数据,选取单因子指数法和水质综合污染指数法对延河水质进行评价,对比不同的评价方法对延河水质评价结果的异同.并通过建立BP(Back Propagation)人工神经网络首次对延河水质指标溶解氧(DO)进行预测.结果表明...     

基于Hopfield网络的水质综合评价及其matlab实现

运用人工神经网络中的一种反馈网络(Hopfield网络)建立了水质综合评价模型,用大型工程计算软件matlab的工具箱中提供的函数进行计算,得到水质的综合评价结果,并将评价结果和运用BP网络法、灰色聚类法及单一污染指数法的评价结果进行了对比,结果分析表明,其评价结果也令人满意。Hopfield网络模型进行水质综合评价具有简单、直观,且容易实现的优点。     

新安江模模型、TOPMODEL和萨克拉门托模型的应用比较

通过ArcView软件对英那河流域进行了流域信息的提取,并利用VB编程提取出该流域的地形指数与河网等流时线,使之成为TOPMODEL的客观参数.为了客观表示流域的初始状态,还建立了初始土壤缺水量与地形指数之间的关系式:并选用TOPMODEL、萨克拉门托模型和新安江模型对英那河上史家堡流域和英那河水库流域的产汇流规律及洪水预报进行了应用研究,对三个模型在研究区域应用的结果进行了比较分析.     

基于BP神经网络的拱坝温度监测数据预测模型

实时监控拱坝的温度对工程进度和坝体安全具有重要意义.以白莲崖碾压混凝土拱坝温度监测数据为研究对象,建立基于MATLAB的拱坝温度监测反向传播(BP)神经网络预测模型,用原型观测数据对其进行校核和检验,并引入灰色理论中的GM(1,1)模型、混沌模型(最大Lyapunov指数法)与预测结果进行比较.结果证明,用人工神经网络建立坝体变形的神经网络模型对大坝变形能够进行较高精度的预测,具有良好的应用前景.     

人工神经网络方法在水文预测中的应用

基于MATLAB软件,建立BP神经网络模型,以盘龙河干流上下游水文站月均流量和水位为研究对象,对人工神经网络研究方法在水文预测中的应用进行了初步尝试.结果表明该方法预测成功率较高,并分析了该方法在预测过程中的优缺点.     

人工神经网络理论在地下水水质评价中的应用

本文应用人工神经网络方法，在模拟人脑的思维方式下，建立了地下水水质模型，并对地下水水质污染程度进行评价。与运用综合指数法、模糊综合评判法和灰色聚类法等多种方法评价的结果相比较。结果表明，神经网络方法具有较强的处理相互矛盾样本的能力，尤其对非线性问题，其预测精度高     

基于BP神经网络的水环境质量评价模型的研建

选择丹江口水库13个水质监测断面，应用了人工神经网络BP算法，构建了丹江口库区水环境质量评价模型。通过5个水质监测项目，氨氮、总氮、总磷、高锰酸盐指数、化学需氧量对丹江口水库库区水质进行了综合评价，并与单因子评价法的综合评价结果进行了比较,二者评价结果基本一致。应用结果表明，BP神经网络用于水环境质量评价具有客观性、通用性和实用性。     

基于 MCMC 的 BP 网络在水质评价中的应用

一、水质评价方法水质评价方法总的来说可分为两大类：单因子评价法和综合评价法。单因子评价法计算简单,可直观反映哪些指标超标,但由于是对单个水质指标独立进行评价,因此得到的评价结果不能全面反映水质量的整体状况,可能会导致较大的偏差。综合评价法可同时评价多种指标对水质的影响,从整体上给水质一个客观全面的评价。当前研究较多的综合评价法包括综合指数法、灰色聚类法、灰色模式识别法、模糊综合评判法、模糊模式识别法和人工神经网络模型等。综合指数法通过多个指标并赋予各指标不同权重的综合来判断水质标准,它综合考虑了各指标对水质的影响,     

新安江模型、TOPMODEL和萨克拉门托模型的应用比较

通过ArcView软件对英那河流域进行了流域信息的提取．并利用VB编程提取出该流域的地形指数与河网等流时线,使之成为TOPMODEL的客观参数。为了客观表示流域的初始状态,还建立了初始土壤缺水量与地形指数之间的关系式：并选用TOPMODEL、萨克托门托模型和新安江模型对英那河上史家堡流域和英那河水库流域的产汇流规律及洪水预报进行了应用研究,对三个模型在研究区域应用的结果进行了比较分析。     

人工神经网络在国内岩石力学中的应用与展望

基于国内的研究现状,对人工神经网络在复杂岩石工程中的应用研究进行了回顾与分析,就岩石力学领域内的辨识岩体力学参数、岩体的稳定性分类、岩体的质量分级的模式识别、岩体变形适时预测以及复杂岩体的本构关系研究等方面,分别阐述了人工神经网络建立模型的原理和方法、研究现状、所取得的技术成果和达到的水平,并通过相应的实例进行了分析说明.最后总结了神经网络方法在应用中存在的优缺点,并分析和探讨了进一步的研究方向和应用前景.     

几种评价地下水环境脆弱性方法之比较

地下水体是个非常复杂的综合体,其质量具有明显的随机性和模糊性,地下水环境脆弱性评价是一个典型的定性与定量相结合的问题。传统的DRASTIC指标法适合地下水环境本质脆弱性评价,但不能较好地反映出特殊脆弱性,并且采用加权评分法掩盖了各评价因素指标值的连续变化对地下水环境脆弱性的影响。本文对地下水环境脆弱性评价方法进行了探讨,将模糊数学和人工神经网络理论应用于地下水环境脆弱性评价,建立了基于层次分析(AHP)的模糊综合评价模型和人工神经网络模型,并选用宁陵县为典型区进行了实证检验,对这三种评价方法进行了对比分析。     

BP神经网络在盘龙河水质综合评价中的应用

基于BP神经网络原理,建立人工神经网络水质综合评价模型,选取影响盘龙河水质类别的总磷、氨氮、高锰酸盐指数等7个指标作为评价因子,并参照GB3838-2002<地表水环境质量标准>,确定神经网络学习和训练样本,运用大型工程计算软件Matlab2010a工具箱中提供的函数进行计算,得到水质的综合评价结果,并将评价结果与单因...     

基于人工神经网络模型的盘锦市蒸散发演变规律研究

基于人工神经网络模型反演了盘锦市1970年至2015年间的逐月蒸散发量,并采用区域水量闭合法验证该模型的精确度.根据模拟结果总结了盘锦市蒸散发量的年内及年际分布规律,并分析了不同土地覆盖类型所对应的蒸散发演变特性,从而验证了人工神经网络法在城市尺度蒸散发演变规律分析中的适用性,为盘锦市的水文循环特性研究提供参考.     

河流水环境综合评价方法改进及研究

利用幂函数法、向量模法和加权平均法3种综合指数评价法与模糊评价法相结合的综合集成法--模糊综合指数法和综合加权法对常州市区几条主要河流水环境现状进行了评价,同时应用实例分别对这两种方法的综合指数进行了计算,通过对计算结果进行比较评价分析.最后,对比了模糊综合指数法与综合加权法两种指数法的优劣及适用条件.     

小波人工神经网络在径流预报中的应用

针对径流时间序列的非线性和多时间尺度特性,应用A Trous算法对盘石头水库的月径流序列进行了分析.在此基础上,将小波分析与人工神经网络相结合,建立了组合预测模型,并给出构造模型的一般步骤及关键算法.针对一般BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺陷,提出了基于改进共轭梯度法的BP算法.实践表明:基于小波分析的人工神经网络模型在月径流模拟过程中具有很好的仿真能力,训练后的模型具有较高的精度.     

利用神经网络模型建立有机物厌氧生物降解性定量结构关系

利用三层前馈型BP神经网络,对试验测得的有机物厌氧生物降解性的定量指数和有机物分子连接性指数进行建模,得到有机物厌氧生物降解性定量结构关系(QSBR)模型.探索了新的QSBR建模方法.