乌梁素海水质参数空间变异性分析

乌梁素海地处我国北方半干旱地区,属于典型的草型浅水湖泊且富营养化程度非常严重.由于受特殊的水文气象条件与河套灌区的影响,乌梁素海水环境污染问题必定有其特殊性,于是将地质统计学的理论与方法应用到乌梁素海水质参数空间数据分析中,尝试研究乌梁素海水质参数空间分布特性.结果显示:乌梁素海水质参数的空间结构变异性是客观存在的,各水质参数都具有块金效应,对乌梁素海水质参数进行克立格插值,并进行水体富营养化评价,乌梁素海从总排干以下至湖区中下部区域为重度富营养化;其余部分为中度富营养化,能够提供更为直观的水环境信息.研究结果对乌梁素海的水环境管理有一定的参考价值.     

叶板式饲料混合机混合机理分析与参数优化

针对我国饲料混合机的发展需要及其混合机理的研究现状,对叶板式饲料混合机进行了机理分析与参数优化。通过理论分析和高速摄像研究,按物料运动特征将混合室内物料分布区域划分为蠕动区、滑动区、抛落区,其中蠕动区以剪切混合为主,滑动区以较强的剪切混合为主,抛落区以较强的剪切混合与扩散混合为主、伴随较弱的对流混合,且各个区域的位置、大小、形状受结构和运行参数的影响很大。在物料充满系数为65%的条件下(通过预试验确定),以影响混合过程的主要因素——叶板宽度、转子转速、混合时间作为试验因素,以变异系数作为评价指标,采用三因素五水平正交旋转组合试验方法进行试验。结果表明:各因素对变异系数的影响由大到小依次为转子转速、混合时间、叶板宽度;当试验参数组合为叶板宽度138 mm、混合时间4.7 min、转子转速32.5 r/min时,变异系数为3.11%。     

概率神经网络在白洋淀水质评价中的应用

用概率神经网络的方法,以河北省白洋淀为研究对象,对其水质进行评价分析,并将其结果与灰色聚类方法和BP神经网络方法评价结果作比较.结果表明,用概率神经网络进行评价过程简单,计算用时少,评价避免了人为因素的干扰,结果更加准确并切合实际情况.提高了水质评价的准确性.     

水质健康风险评价的暴露参数研究

我国水质健康风险评估的参数选取一般直接引用美国公布的数据,将因地域差异引起暴露参数不同而导致风险评估结果失真。针对我国尚无调查公布的暴露参数手册,选取南方某地进行了饮水率暴露参数研究,得到了总体样本、男性、女性的饮水率分别为2.28、2.41、2.14L/d。根据最小二乘原理,借助MATLAB进行了拟合分析,得到了饮水率随年龄段呈现开口向下的二次函数规律。最后对比了本区域研究结果与美国、我国北方结果的异同,并讨论了其成因。以上研究可为风险评估工作提供一定的科学支持。     

基于神经网络模型的水源地水质参数反演研究

以武汉市的主要供水水源地水质参数(氨氮含量)为研究对象,根据某时段的实测数据、遥感影像数据,尝试性地建立了氨氮含量的神经网络反演模型.反演模型的平均相对误差为4.8%,可用于该项水质指标的反演研究.     

玉米热风干燥换热器BP神经网络模型的建立

为了研究环境温度、环境湿度、烟气温度(风温)对玉米热风干燥过程中能火用效率、可持续性和可提高势变化规律的影响,选取影响换热器换热性能的关键因素包括环境温度、湿度及烟气温度作为输入因素,换热器的火用效率、比火用损、可持续性指标及可提高势作为输出目标,构建了3-9-4的BP神经网络模型,并利用MatLab软件进行神经网络模...     

基于KHA优化BP神经网络的地下水水质综合评价方法

为提高区域地下水水质评价精度,将磷虾群算法(Krill herd algorithm,KHA)引入到BP神经网络连接权值与阈值的优化过程中,构建了KHA-BP地下水水质综合评价模型。以黑龙江省农垦建三江管理局为研究对象,运用所建模型对其下辖15个农场进行地下水水质综合评价,并对造成地下水水质污染的主要原因进行辨识。为验证本文所建模型的适用性,引入区分度法与序号总和理论分别分析了KHA-BP模型、PSO-BP模型以及BP模型的可靠性与稳定性。结果表明:各农场地下水水质良好,且存在一定的空间分布规律,I类水质主要集中在管理局西南位置,Ⅱ类水质主要集中在北部和南部,Ⅲ类水质主要分布于中东部和中西部。Fe、Mn、CODMn、NH_3-N以及NO-3-N是造成地下水水质污染的主要因素。其中Fe、Mn是当地原生危害,CODMn、NH_3-N、NO-3-N含量超标主要与大量施用化肥、农药有关。KHA-BP模型的区分度为1.107 0,Spearman等级相关系数为0.928 6,与PSO-BP模型、BP模型相比优势明显。研究成果可为粮食生产核心区的地下水资源科学管理及水生态文明建设提供科学依据。     

电动汽车热泵空调车外换热器特性分析

供热工况下,汽车热泵空调系统的性能是影响电动汽车续航能力的重要因素之一.以汽车空调车外换热器为实验研究对象,通过多组对照实验分析风速和膨胀阀开度对换热器温度分布均匀性的影响,并计算换热器的?损值,探讨不均匀度与?损两者之间的关系.结果表明;当风速小于1.5 m/s时,温度分布的不均匀度和?损值都随着风速的增大而增大,?...     

热风炉换热器热效率的影响因素分析

通过对热风炉换热器的研究，分析了热风炉换热器热效率的影响因素，并提出了生产中应注意的问题及解决办法。     

基于参数化遗传神经网络的植物病害预测方法

将混合神经网络(PFNN—FG)技术应用于植物病害预测，其输入矢量含模糊分量，遗传算法优化配置各参数。变形Sigmoid函数用于不同的隐含层，构成参数化神经网络。网络的输入层引入模糊集合理论，使网络能处理语义变量。将PFNN—FG和其他神经网络(如前向神经网络、径向基神经网络等)用于大豆基准问题进行分析比较，结果是PFNN—FG在精度和训练速度上优于其他网络。将PFNN—FG和前向神经网络用于2组黄瓜霜霉病数据，前者测试组的均方根误差小于后者。     

基于BP神经网络的三峡库区小流域水质评价

在阐述BP人工神经网络原理的基础上,运用我国地表水环境质量标准(GB3838-2002)作为训练样本,建立了一个多因子水质综合评价的3层BP网络模型,以溶解氧、氨态氮、总磷、砷、汞和铬为评价因子,对三峡库区小流域一嘉陵江的次级支流流域进行了水质综合评价.结果表明:该河中上游水质状况良好,而下游水质状况较差,汇入嘉陵江、长江后将时三峡水库的水质造成不良影响.为了保证三峡水库的水质安全,建议加强库区小流域的地表水环境管理.     

BP网络、Hopfield网络在水质评价应用中的比较研究

针对BP网络、Hopfield网络在水质评价的应用问题,建立BP网络、Hopfield网络水质评价模型,对BP网络、Hopfield网络从结构、输入输出、稳定性、评价结果等方面进一步地分析比较。然后以东辽河为例,运用BP网络、Hopfield网络、模糊评价法、内梅罗指数法4种水质评价方法进行水质评价,通过比较评价结果进行深入研究。结果表明,Hopfield神经网络更适用于水质评价。对神经网络方法水质评价问题进行探讨,试图找出BP网络、Hopfield网络方法在水质综合评价中的优缺点,具有非常现实的意义。     

基于RBF神经网络与BP神经网络的核桃作物需水量预测

采用RBF网络与BP网络的方法,利用MATLAB工具箱并结合气象资料中的相对湿度、平均气温和太阳日辐射量,建立了预测核桃作物需水量的神经网络预测模型.两种预测模型通过实例证实了预测的准确性,并且将这两种网络模型进行了比较分析.RBF神经网络预测作物需水量的绝对误差平均值为0.254 7 mm/d、相对误差平均值为5.47％,BP神经网络预测作物需水量的绝对误差平均值为0.320 6mm/d、相对误差平均值为6.97％,由此可见,RBF网络预测的精度比BP网络高.并且,通过程序记时显示RBF网络训练用时0.063 0 s,比BP网络训练所需的时间要短的多,因此RBF神经网络具有较好的实用价值,实现了精度与实用性的统一.     

LM-BP神经网络水质评价模型应用研究——以新乡市卫河为例

介绍了LM-BP神经网络模型的原理及算法和模型的优点。针对实际水质评价问题,利用随机内插方法在地表水环境质量分级标准阈值间生成训练样本和检验样本,建立了新乡市卫河地面水环境质量综合评价的LM-BP神经网络模型,将模型应用于卫河2011年3月份、9月份的水质评价,并与单因子评价法、模糊综合评价法进行了比较分析。实验结果表明该模型设计合理,泛化能力强,收敛速度快,算法稳定,推导严谨,有较充分的理论依据,应用于水质评价具有其合理性、实用性和有效性,适用于作深入的水环境质量分析。     

温度和含水率对土壤比热容影响的神经网络预测

通过二次正交回归试验研究了土壤温度和含水率对土壤比热容的影响,并建立了土壤比热容的二次正交回归模型和优化BP神经网络模型.结果表明:土壤温度和含水率的一次项对比热容的影响达极显著水平.其二次项的影响达显著水平;二次正交回归模型具有较好的拟合精度,其残差平方和为0.026 1,标准差为0.0511.但优化BP神经网络模型的最大误差值为0.036,最小误差值为0.008,其预测精度优于二次正交回归模型.优化的BP神经网络学习速率较快,当网络训练达到346步时即有效收敛,具有预测速度快、操作简便的特点.     

真空平板玻璃传热理论分析及试验

利用辐射-导热耦合模式分析真空平板玻璃的传热途径,通过传热量和传热系数的计算模型,建立真空玻璃的传热控制方程,计算出真空玻璃结构沿高度方向的温度分布和热流通量,并用试验验证了理论计算结果正确性。试验结果表明,真空玻璃传热系数与真空压强成正比,真空度决定真空玻璃绝热性能;真空玻璃外面镀低辐射膜隔绝了较多的辐射热交换,其效果比内面镀膜好。     

RBF神经网络方法在水质评价中的应用

就径向基函数人工神经网络(RBF)在水质评价中的应用做了探讨。分别从网络结构的选择、可调参数的优化方法和学习样本的代表性3方面作了详细的分析、阐述,并提出了一些解决办法,为RBF网络在水质评价中的应用提供了一定的参考材料。最后以博斯腾湖为例,利用RBF网络建立水质评价模型,模型评价结果趋势基本符合实际,效果较好。     

黑土洼潜流人工湿地净化水质效果总体分析

基于2004—2009年黑土洼人工湿地水质长期监测资料,对人工湿地整体系统以及潜流湿地中3个不同净化区的水质净化效果进行了总结分析,结果表明,各项水质去除率平均达到40%以上,水质由进水Ⅴ—劣Ⅴ类水质,达到出水水质Ⅲ—Ⅳ类,整体水质净化效果较为明显;人工湿地在常温期(6月1日—10月15日)的水质净化效果要优于过渡期(3月15日—6月1日)和低温期(10月15日—3月15日);在潜流人工湿地的3个净化区中,Ⅰ区水质净化效果最好,其次为Ⅱ区和Ⅲ区;此外,在潜流湿地单元中,一级植物碎石床净化水质,总体上达到总去除率的50%以上。