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BP神经网络在大气环境质量评价中的应用研究
被引量：
20
1
作者
王红芳
康慕宁
邓正宏
《科学技术与工程》
2009年第7期1997-2000,共4页
针对城市大气环境质量问题,运用人工神经网络理论和方法,建立城市大气环境质量评价的BP神经网络模型。通过实例进行评价分析,说明用BP神经网络方法评价城市大气环境质量是可行的。该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过...
针对城市大气环境质量问题,运用人工神经网络理论和方法,建立城市大气环境质量评价的BP神经网络模型。通过实例进行评价分析,说明用BP神经网络方法评价城市大气环境质量是可行的。该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得城市大气环境质量评价结果的精度大大提高。
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关键词
bp
神经网络
大气环境质量评价
matlab
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职称材料
基于BP神经网络的大气环境质量评价模型
被引量：
12
2
作者
张虹冕
孙世群
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2010年第31期17656-17657,17664,共3页
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。
关键词
大气质量评价
bp
神经网络
matlab
评价模型
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职称材料
灞河流域水环境数值模拟研究
被引量：
7
3
作者
陈军
吴程
+2 位作者
李爽
王颖
龚毅
《西北农林科技大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2022年第9期80-88,共9页
【目的】对灞河流域水环境状况进行数值模拟分析,为湖泊型城市河道水质时空分布特征及水质类型主导性指标的分析提供参考。【方法】利用DHI MIKE21FM中的HD模块耦合Ecolab模块,选取溶解氧(DO)、化学需氧量(COD)、叶绿素a(Chl-a)、氨氮(N...
【目的】对灞河流域水环境状况进行数值模拟分析,为湖泊型城市河道水质时空分布特征及水质类型主导性指标的分析提供参考。【方法】利用DHI MIKE21FM中的HD模块耦合Ecolab模块,选取溶解氧(DO)、化学需氧量(COD)、叶绿素a(Chl-a)、氨氮(NH_(3)-N)和总磷(TP)共5项指标作为水环境模型的状态变量,参考WQ模板中各指标的生化反应方程并对其修改后,以灞河流域下游城区段内灞河和浐河为研究对象,构建了适用于研究区的水环境模型,利用该水环境模型分析了基准年、丰水年、平水年与枯水年条件下灞河口水质特征,采用BP神经网络算法计算了灞河流域的时均综合水质类型,并对其空间分布进行了分析;采用主成分分析法(PCA)评估了灞河流域时均综合水质类型的主导性指标。【结果】灞河口水质超标因子主要为NH_(3)-N和COD,丰水年与平水年超标时间较基准年有所增加。浐河和灞河交汇前,灞河时均综合水质类型为Ⅱ类,浐河时均综合水质类型为Ⅳ类。浐河和灞河交汇后,灞河时均综合水质类型下降至Ⅳ类。研究区水质类型主导性指标为COD和NH_(3)-N。【结论】灞河流域时均综合水质类型在不同水文条件下基本都处于Ⅳ类。所构建的水环境模型在湖泊型城市河道水质时空分布特征及水质类型主导性指标分析中具有较好的精度和普适性。
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关键词
灞河流域
水环境模拟
水质评价
数值模拟
bp
神经网络
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职称材料
题名
BP神经网络在大气环境质量评价中的应用研究
被引量：
20
1
作者
王红芳
康慕宁
邓正宏
机构
西北工业大学计算机学院
出处
《科学技术与工程》
2009年第7期1997-2000,共4页
文摘
针对城市大气环境质量问题,运用人工神经网络理论和方法,建立城市大气环境质量评价的BP神经网络模型。通过实例进行评价分析,说明用BP神经网络方法评价城市大气环境质量是可行的。该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得城市大气环境质量评价结果的精度大大提高。
关键词
bp
神经网络
大气环境质量评价
matlab
Keywords
bp neural network atmospheric environment quality evaluation matlab
分类号
X651 [环境科学与工程]
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职称材料
题名
基于BP神经网络的大气环境质量评价模型
被引量：
12
2
作者
张虹冕
孙世群
机构
合肥工业大学资源与环境工程学院
出处
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2010年第31期17656-17657,17664,共3页
文摘
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。
关键词
大气质量评价
bp
神经网络
matlab
评价模型
Keywords
atmospheric
quality
evaluation
bp
neural
network
matlab
evaluation
model
分类号
X831 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
灞河流域水环境数值模拟研究
被引量：
7
3
作者
陈军
吴程
李爽
王颖
龚毅
机构
中国电建集团市政规划设计研究院有限公司
中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
西安理工大学水利水电学院
出处
《西北农林科技大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2022年第9期80-88,共9页
基金
陕西省自然科学基础研究计划-重大基础研究项目(2017ZDJC-20)
云南省重点研究计划项目(2019BC002)。
文摘
【目的】对灞河流域水环境状况进行数值模拟分析,为湖泊型城市河道水质时空分布特征及水质类型主导性指标的分析提供参考。【方法】利用DHI MIKE21FM中的HD模块耦合Ecolab模块,选取溶解氧(DO)、化学需氧量(COD)、叶绿素a(Chl-a)、氨氮(NH_(3)-N)和总磷(TP)共5项指标作为水环境模型的状态变量,参考WQ模板中各指标的生化反应方程并对其修改后,以灞河流域下游城区段内灞河和浐河为研究对象,构建了适用于研究区的水环境模型,利用该水环境模型分析了基准年、丰水年、平水年与枯水年条件下灞河口水质特征,采用BP神经网络算法计算了灞河流域的时均综合水质类型,并对其空间分布进行了分析;采用主成分分析法(PCA)评估了灞河流域时均综合水质类型的主导性指标。【结果】灞河口水质超标因子主要为NH_(3)-N和COD,丰水年与平水年超标时间较基准年有所增加。浐河和灞河交汇前,灞河时均综合水质类型为Ⅱ类,浐河时均综合水质类型为Ⅳ类。浐河和灞河交汇后,灞河时均综合水质类型下降至Ⅳ类。研究区水质类型主导性指标为COD和NH_(3)-N。【结论】灞河流域时均综合水质类型在不同水文条件下基本都处于Ⅳ类。所构建的水环境模型在湖泊型城市河道水质时空分布特征及水质类型主导性指标分析中具有较好的精度和普适性。
关键词
灞河流域
水环境模拟
水质评价
数值模拟
bp
神经网络
Keywords
Ba River basin
water
environment
simulation
water
quality
evaluation
numerical simulation
bp
neural
network
分类号
X524 [环境科学与工程—环境工程]
X824 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
BP神经网络在大气环境质量评价中的应用研究
王红芳
康慕宁
邓正宏
《科学技术与工程》
2009
20
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职称材料
2
基于BP神经网络的大气环境质量评价模型
张虹冕
孙世群
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2010
12
在线阅读
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职称材料
3
灞河流域水环境数值模拟研究
陈军
吴程
李爽
王颖
龚毅
《西北农林科技大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2022
7
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职称材料
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