萍水河环境水质现状评价与分析

对萍乡市萍水河8个断面进行监测,并对河流断面水质进行评价和分析。结果显示,萍水河水环境质量基本保持稳定,达国家地表水环境质量Ⅱ类标准,其中南门桥断面综合污染指数最高,其污染主要来源于固定的几个生活污水的排放。萍水河从上游和雁桥断面到中游南门桥断面,水体沿程恶化,从中游南门桥到下游金鱼石断面水质则逐渐好转。     

鄱阳湖(西北水域)水环境现状及其评价

依据“十一五”期间鄱阳湖西北水域设立的8个监测断面动态监测资料,分析了鄱阳湖内该区域水环境的现状,进行了水体水质的分析和评价,并采用综合营养指数法和N/P法,进行了该区域的富营养化评价.结果表明,鄱阳湖(西北部水域)水质整体上达到国标《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)中Ⅲ类水标准,仅都昌、蛤蟆石2个监测断...     

建宁县杨林溪、里沙溪小流域水环境治理实践及成效研究

以建宁县杨林溪、里沙溪小流域为研究对象,分析水质监测数据,结果表明,通过工程治理、生态修复和强化管理等综合措施,有效提升了水环境质量,水体主要污染物浓度呈逐渐下降趋势,监控断面水质由《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)Ⅳ类提升至Ⅲ类以上~([1])。     

云台山风景区地表水水环境质量研究?

以云台山风景区为研究对象,从地表水丰水期和枯水期2个阶段,运用单项组分评价、综合评价和聚类分析法分别进行了整体性和差异性评价,结果表明云台山风景区地表水水质整体状况良好,其中枯水期优于丰水期,枯水期大部分断面水质优良,少数断面水质良好;丰水期监测断面水质聚类效果不明显,而枯水期南北差异相对较大;同时旅游活动和水利设施在丰水期对水质影响明显,而自然本底环境在枯水期对水质的影响则要大于旅游活动的影响.本研究为云台山风景区水环境质量改善提供数据支持,为加强该景区地表水环境质量的监测管理提供一定的理论参考依据.     

模糊数学法在抚河流域环境质量评价中的运用

以“十五”期间抚河流域地表水环境质量为研究对象,运用模糊数学评价法对9个监测断面和9个污染因子进行了综合评价。评价结果显示,抚河流域地表水环境质量总体状况良好,除2002年度西津渡断面、2004年度南城断面和2005年度南丰断面为Ⅲ级水质外,其它各年度和各断面的水质等级都处于Ⅰ级和Ⅱ级,符合功能区水环境质量标准;在各污染因子中COD、BOD5、挥发酚类对河流水质的贡献率较大。由此分析了相应的原因。     

人工神经网络在黄河水环境质量评价中的应用

为准确和客观地评价地表水环境质量状况,建立了黄河水环境质量评价的BP神经网络模型.仿真结果表明:改进后的BP神经网络计算速度快、评价精度高、结果客观准确,说明用BP神经网络方法评价地表水环境质量是可行的.     

基于灰色聚类法的扎龙湿地水环境质量综合评价

湿地水环境系统是一个灰色系统.将灰色聚类法应用到湿地水环境质量评价中,建立了一套比较完善、适合于湿地的水环境质量评价体系.以地表水环境质量标准GB 3838-2002为依据,污染程度共分为5个等级.利用白化权函数描述水质分级界限,利用倒数法确定聚类权,构建了综合评判灰色数学模型,并运用此模型对扎龙湿地水环境质量进行评价与分析.评价结果证实,无论是空间上还是时间系列上,扎龙湿地水环境污染都比较严重.这种污染主要是由缺水型污染、超标型污染和内源型污染三者共同作用而形成的,其中缺水是主导因素.     

基于单因子标准指数法的浏河水质评价

以太仓市浏河为研究对象,采用单因子标准指数法对其进行水环境质量评价。结果表明:各监测断面水质监测指标中以溶解氧、氨氮、总磷、石油类和铅等指标超标现象最为普遍,说明浏河水质未达到地表水环境质量的要求,已受到一定程度的污染。该结论对太仓市供水、用水安全以及如何实施单元水质目标管理具有指导意义。     

资江流域益阳段水质评价与保护对策

依据《地表水环境质量标准》(GB3838-2002),以资江流域益阳段12个地表水断面为研究对象,结合近3年地表水断面21个污染因子的监测数据,运用单因子评价法和综合污染指数法对资江流域益阳段进行综合分析。研究结果表明:资江流域益阳段水质总体为优;干、支流3个国控断面和9个省控断面中,Ⅰ～Ⅲ类水质断面11个,占91.7%,Ⅳ类断面1个,占8.3%;2016～2018年,志溪河入资江断面水质污染级别均为尚清洁,其余11个断面均无超标情况,水质污染级别均为清洁。     

投影多属性决策法与常用水质评价方法比较

目的将属于区间数理论的投影多属性决策方法用于水环境质量评价并验证它的适用性,解决常用水质评价方法评价过程中将水质标准视为一个点值,且常采用实际监测数据的平均值作为准确值代替实际监测的区间型数据来进行水质评价的问题.方法对辽河同一断面分别用投影多属性决策方法与常用水质评价方法的内梅罗指数法、灰色关联度法、物元可拓法、模糊综合法5种方法进行水质评价,并进行比较分析各评价方法的优缺点.结果常用方法评价结果为Ⅴ类或劣Ⅴ类;投影多属性决策方法评价结果为劣Ⅴ类,投影多属性决策方法与常用评价方法基本一致,且投影多属性决策法比常用水环境质量评价法更准确.结论投影多属性决策方法不仅可适用于地表水水环境质量评价.而且能直接采用实际地表水监测数据的区间型数据进行评价,为地表水环境质量评价提供新的应用方法.     

模糊综合评价法在江安河青羊段水质评价中的应用

运用模糊数学综合评价模型对2006年岷江水系江安河青羊区段的水质监测数据进行了综合评价,根据实测资料,选择了7个评价参数:溶解氧、高锰酸盐指数、五日生化需氧量、氨氮、石油类物质、总磷及粪大肠杆菌.评价结果表明,江安河青羊区段的两个断面水质具有明显的季节变化,冬季水质较差.江安河青羊区段入境水质良好,除1、2月外其它月份均是Ⅰ类水;出境水质则明显恶化,12个月全是Ⅴ类水,主要是受到了粪大肠杆菌和总磷的严重污染,构成了这一区段用水安全的重大隐患.评价结果为水污染治理以及控制提供了科学依据.     

粒子群优化算法在城市需水量预测中的应用

在对天津市需水量现状进行调查的基础上,分析需水量与相关因素的变化规律,建立天津市需水量预测模型.应用粒子群优化算法(PSO)对神经网络权值进行优化,建立PSO-BP神经网络,应用于需水量预测模型的求解.将PSO-BP法与传统的BP神经网络法的计算结果进行对比,前者的预测平均相对误差比后者低500/.结果证明,该预测模型能够较好地拟合天津市需水量变化趋势,PSO-BP方法比BP方法具有更高的收敛速度和精度.     

基于BP网络模型的青弋江水质预测研究

以水质因子CODCr为例,构建并训练BP神经网络预测模型,分别从空间和时间上对青弋江芜湖市区段水质进行预测,并用实际监测值检验预测精度.预测结果说明BP网络模型在青弋江水质的预测方面是一种简单有效的方法.     

黄河水质综合评价的人工神经网络模型

为探讨水质综合评价的客观方法 ,以黄河兰州段新城桥段面水质资料为例 ,建立了地表水水质综合评价的BP网络模型 BP网络模型以单输出代替多输出可保证评价结果的惟一性 .将该模型用于实例分析表明 ,BP网络用于水质综合评价具有客观性和实用性 .     

基于BP神经网络的汽车发动机凸轮轴数控磨削加工工艺优化

随着汽车工业的迅速发展,作为汽车发动机的关键零件,凸轮轴的需求量越来越大,对其加工质量和加工效率的要求也越来越高．本文概述了凸轮轴磨削加工的现状,介绍了人工神经网络特别是BP神经网络的相关理论,最后采用BP神经网络算法对凸轮轴磨削加工部分工艺参数进行优化．     

改进BP神经网络在郑州市需水量预测中的应用

水资源供需矛盾日益突出,需水量预测已成为广泛关注的焦点．需水量预测可以为“三条红线”的实施提供依据,以强化水资源管理和节水监督管理,缓解水资源供需矛盾．基于BP神经网络模型,采用自适应调整的算法,改进了BP神经网络模型中学习率的求解方法,并将其应用到郑州市经济社会需水量预测中,预测了2012年和2015年经济社会需水量,分别为14．41亿m3和14．84亿m3;通过与BP神经网络模型、主成分回归分析结果对比,发现改进后的BP神经网络模型根据迭代误差自动调整学习率,求解速度和计算结果精度明显提高,适用于郑州市需水量预测．     

应用反向传播神经网络算法的发动机动态总压畸变预测

为提高动态总压畸变预测的准确性,通过引入反向传播神经网络算法,研究其在紊流相关中的可行性和准确性.结果 表明:反向传播神经网络可应用于紊流相关以预测动态总压畸变;采用单个工况进行自我预测时,神经网络显示了良好的预测能力,预测结果与试验值吻合很好;采用反向传播神经网络法,5个工况作为样本预测各工况紊流度时,样本工况的平均紊流度与试验值一致,而测试工况中个别工况的平均紊流度与试验值有些偏差,网络的设置和训练需要进一步研究,以提高网络的预测能力.从与最小二乘法的预测结果对比来看,神经网络法是一种更有前途的预测方法.     

基于ABC-BP神经网络的地铁盾构地表沉降预测

为研究地层参数和盾构掘进参数与地表沉降的非线性关联性,依托南京地铁6号线盾构区间,采用人工蜂群算法ABC优化BP神经网络,建立可预测地表沉降的ABC-BP神经网络模型。连续3个断面地表沉降预测结果表明:ABC-BP神经网络的预测精度和预测稳定性优于BP神经网络,且预测值与实测值一致；ABC-BP神经网络可较为准确地反映盾构机接近监测断面过程中的地表变形演变规律,最终实现地表变形控制的目的。提出了ABC-BP神经网络现场应用思路,构建了地层-掘进参数-沉降的关系,进而通过地层参数直接实现对盾构掘进参数和地表变形控制。     

基于BP神经网络的水质评价

将人工神经网络的理论和方法运用于各类水环境的评价,建立水质评价的BP神经网络模型.运用MATLAB丰富的神经网络工具箱函数设计仿真程序,并对多个水质样本进行等级评价,为防治水污染提供了科学依据.