MATLAB神经网络在管道土壤腐蚀评价中的应用

根据现场的土壤腐蚀数据,利用BP人工神经网络原理,借助MATLAB神经网络工具箱函数,设计了土壤理化性质与碳钢腐蚀速率的网络仿真模型,并给出了应用实例,仿真效果显示,预测值与实际值相差很小.通过对X70钢在土壤中的腐蚀速率进行成功预测,证明神经网络在管道土壤腐蚀速率预测中具有实际应用价值.     

改进层次分析法和模糊灰色理论的管道土壤腐蚀评价

针对埋地管道在土壤中腐蚀因素复杂多变且腐蚀状况不能确定的特点,提出了一种新的管道土壤腐蚀评价模型,该模型采用灰色关联确定土壤腐蚀因素的顺序,用改进的层次分析法确定各因素具体的权重,并采用模糊的综合评价方法评价在役管道的腐蚀状况.在实例计算中考虑了5个影响管道土壤腐蚀的主要因素,并建立了5个评价等级,对1～8个管道检测点进行了腐蚀评价,最终获得的管道评价等级与现场实际基本一致.通过实例计算表明,该方法可用于现场对管道的土壤腐蚀评价,同时为管道的及时维修和更换提供了科学的依据.     

基于BP神经网络的耕地土壤重金属污染评价——以宜宾市翠屏区土壤重金属污染评价为例

本研究将土壤重金属污染评价神经网络预测模型分为3层,7-6-1为该模型的神经网络结构,输入层共包括7个神经元,分别是土壤耕地有重要影响的Pb、As、Cr、Hg和Cd共5个重金属元素,以及2个限制条件:土壤类型(水田或旱地)和土壤pH值;以已知的成都市不同生态区土壤重金属指标作为本模型的训练和检验样本,本研究采用的软件为Matlab,利用这个软件训练和检验BP神经网络,然后对宜宾市翠屏区土壤中的重金属进行综合等级评价。评价结果显示BP神经网络对检验样本的模拟输出跟期望输出是相同的;同时,对研究区土壤重金属综合等级评价结果跟模糊模式识别、传统内梅罗指数评价法得出的结果也是基本一致的。     

基于BP神经网络的土壤适宜性评价——以溪洛渡水电站嘎勒移民安置区为例

人工神经网络具有大规模并行处理、分布式储存、自适应性、容错性等特点,可以解决复杂的非线性问题.本文将BP人工神经网络应用到溪洛渡水电站嘎勒移民安置区土壤适宜性评价中,构建了影响土壤适宜性的评价因子训练集,对隐层神经元数量的选择、训练过程的建立等问题进行了探讨.通过MATLAB神经网络工具箱对专家样本的学习,建立具有泛化能力的土壤适宜性评价BP神经网络模型,确定网络模型结构为9-7-1,均方误差为0.00033,并对预测地块进行评价,得出评价区域以中等适宜性的土壤为主的结果.     

基于RBF模型的埋地管道外腐蚀速率预测

为克服埋地管道土壤腐蚀因素之间具有模糊性、随机性、交互性及传统方法预测精度较低等缺陷,以某现场埋地管道腐蚀埋片数据为基础,选择10个影响因素为输入参数,以外腐蚀速率为输出参数,采用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络模型,对数据样本进行训练、验证、测试,建立外腐蚀速率预测模型,并通过...     

基于神经网络的模糊风险评价技术的应用

将模糊系统和BP神经网络有机结合起来,形成了基于BP神经网络的模糊风险评价方法,并结合城区埋地燃气管道建立了基于模糊系统的神经网络模型.对某市埋地燃气管道进行了管道失效后果严重度的模糊评判,结果表明,该方法与模糊综合评价有相同功效,而且省去了各影响因素权重的确定与逐层运算的繁杂过程,评价效率高.     

川气东送管道土壤腐蚀埋片试验

埋地管道的土壤腐蚀对管道的安全经济运营造成不利影响。川气东送管道埋设距离长,土壤和水文地质条件复杂,易遭受土壤腐蚀。通过对管道干线沿线典型土壤的理化性质进行现场测试,并开展现场腐蚀埋片试验,得出川气东送管道沿线土壤的腐蚀类型和腐蚀性强弱。根据试验结果,川气东送管道沿线土壤的腐蚀性较强,处于劣等级的土壤占管道工程全程的1/3以上,应对管道实施有效的腐蚀防护处理。     

埋地钢质管道土壤腐蚀因子分析

对埋地燃气管道周边土壤的基本理化数据进行了因子分析,将9个检测变量归纳为4个公共因子.研究结果表明,土壤各方面的性质对于土壤腐蚀的重要程度不同.在进行多因素评价时,应选取含盐量、含水量、自然腐蚀电位、氧化还原电位以及土壤电阻率作为主要考察因素,而经常作为主要评价因素的pH值和杂散电流则可不用考虑.     

基于BP神经网络的土壤贮水量预报模型研究

[目的]为实现作物的实时灌溉提供科学依据。[方法]利用实测气象资料、桓台县节水灌溉试验站2008～2009冬小麦试验资料等建立BP神经网络预报模型,应用Matlab神经网络工具箱,采用Trainlm算法进行模型训练,对试验田的土壤贮水量进行预测。[结果]基于BP神经网络的土壤贮水量预报模型的泛化能力较强;在冬小麦日耗水量较大的拔节、扬花、灌浆3个时期,该模型的预报精度较高,稳定性较好。[结论]基于BP神经网络的土壤贮水量预报模型在冬小麦耗水较大时期的模拟值具有较高的精度。     

基于主分量法的管道腐蚀评价——以川气东送管道为例

川气东送管道沿线土壤环境复杂,由管道腐蚀造成的事故时有发生,对管道沿线进行土壤腐蚀评价能够有效地预测腐蚀情况,并及时采取措施。采用主分量分析法,将统计分析软件SPSS引入管道腐蚀等级评价中,从众多影响腐蚀的因素中剔除含重复信息或测量误差太大的因素,找到最佳的关键因素组合,得到土壤腐蚀性的控制因素,对沿线土壤腐蚀等级的评价结果的准确率可以达到80%以上,从而对油气管道腐蚀评价及日常管理维护提供技术支撑。主分量分析方法可应用于数据量较大、影响因素比较多的腐蚀等级评价中,特别是对于由于某种影响因素导致测量误差比较大的情况,该方法效果很好。     

预测腐蚀管道剩余强度的新方法

将BP神经网络和遗传算法相结合,得到了一种可计算腐蚀管道剩余强度和最大允许注水压力的新神经网络.通过实例分析,将7种常用规范和改进的遗传神经网络方法进行了比较.结果表明,不同计算方法得到的剩余强度和最大允许注水压力相差较大,Wes 2805-97规范、ASMEB31G规范、CVDA-84规范、Irwin断裂力学方法等都比J积分方法的剩余强度和最大允许注水压力偏大;Burdiken和DM断裂力学方法计算得到的剩余强度和最大允许注水压力比J积分偏小;J积分方法和基于J积分方法的改进遗传神经网络方法计算结果比较接近,比较适中,可以认为是计算管道剩余强度和最大允许注水压力较好的方法.     

阿尔泰山森林土壤温度动态变化及其预测

阿尔泰山作为干旱区典型的山地系统,其土壤温度的日、月、季节和年际动态及其影响因素研究,是深入理解干旱区山地森林生态系统能量循环过程的关键所在。基于阿尔泰山森林生态站2014年11月-2019年7月的气象因子和土壤温度数据,应用相关分析、回归分析和BP人工神经网络分析了阿尔泰山5、10、20 cm和30 cm深度土壤温度的动态变化及其对气象因子的响应,同时,应用多元线性回归和BP人工神经网络对土壤的温度进行了模拟。结果表明:1）近5 a各层土壤温度月均值年际变化一致,最低最高温度和日较差最大值均出现在20 cm,仅30 cm土壤温度的月变化出现自表层至深层滞后现象,年内月较差最大值出现在30 cm深度;各土壤层温度在春夏秋季变化较大,冬季变化较小;2）空气温度、气压和太阳辐射等与土壤温度的相关性达到极显著水平,其中与空气温度的相关性最强;3）回归模型和BP人工神经网络对20 cm土壤层的模拟结果最好,且BP人工神经网络模型的性能总体上优于回归模型。     

BP神经网络的土壤肥力评价研究

为给用户提供准确、科学的施肥指导。在建立BP神经网络评价模型的基础上,构建了以黑龙江850农场为研究区域的土壤肥力评价的空间信息平台,实现地块肥力等级在线评价及等级空间分布。因BP神经网络方法不需要人为干预,更具有客观评判性,与相关方法进行比较,该评价方法能更有效地对该农场的土壤肥力进行正确的评价。     

利用神经网络分析注水管道内腐蚀影响因素

对注水管道内两种腐蚀影响因素进行了排序，采用灰色关联分析法和二层BP神经网络法对主要影响因素进行了考察。示例分析表明，采用改进二层BP神经网络得到的连接权值排序，比灰色关联法更能准确反映注水管道内腐蚀实际情况。根据某注水试验区注水管道水质分析数据及计算结果，得出其主要影响因素的高低排序为，溶解氧（0．877），pH值（0．856），硫酸盐还原菌（0．84），温度（0．811），压力（0．78），CO2（0．76），流速（0．736）。     

基于BP神经网络的大气环境质量评价模型

依据BP人工神经网络原理,以MATLAB为工具,建立了某市大气环境质量评价模型,评价了该市1月上旬大气环境质量状况,并与灰色聚类法、模糊综合评价法的评价结果进行比较,得到了较为一致的评价结果。     

用人工神经网络模拟土体塌陷的可行性分析

探讨了利用人工神经网络预测土体塌陷与土体参数和荷载条件之间关系的可行性。BP神经网络是最常用的神经网络之一,通过网络训练,最终确定了6个变量即输入信息、8个隐层和1个输出层的网络结构。在比较了预测值与试验值后,进一步证实了人工神经网络在评估土体塌陷方面效果明显。     

人工神经网络预测注水腐蚀管道的剩余寿命

利用人工神经网络的自适应、自组织学习能力，通过对训练样本集的学习，使用传统的CVDA－84规范、传统的BP神经网络、改进的Rumelhart和MBP神经网络，对注水管道的剩余寿命进行了预测。结果表明，CVDA－84规范偏保守，采用BP以及改进的BP神经网络预测的剩余寿命和观测值基本一致。但采用BP人工神经网络预测时，迭代次数比CVDA多得多。采用改进的Rumelhart和MBP神经网络能有效地提高预测速度，改善网络的收敛性，并且使预测精度有所提高。     

用人工神经网络预测天然气管道内腐蚀速度

介绍了人工神经网络技术及其BP算法的网络模型.引入人工神经网络模型,对输气管道内腐蚀速度进行了预测,预测结果表明,人工神经网络预测的结果与管道内壁实际腐蚀速度接近,预测精度较高,尤其是在处理非线性数据方面,人工神经网络更优于目前普遍采用的逐步回归法.