应用BP神经网络评价大气环境质量

采用了ＢＰ神经网络对湖南省汨罗市大气环境质量进行了评价。实践表明，这种方法有其通用性和客观性。     

黄土土性的空间自相关性研究

运用土层的随机场模型研究了绛帐、潼关和延安黄土主要物理力学指标沿深度的统计规律,计算出黄土土性的自相关距离,探讨了黄土土性的空间变异性,结果认为:黄土的物理力学指标沿深度均是统计非均匀的,在实际工程的设计中,如果把土层看成统计均匀,其土性参数的标准差会比实际情况大,从而会导致较大的误差。     

低频扩频中伪随机序列产生方法的研究

伪随机序列的产生是实现BPC低频时码发播台扩展频谱技术升级的一个重要环节。针对BPC低频时码发播台的现有系统，提出了伪随机序列的产生方案，并对其性能作了分析。     

伪随机码调制的CW半导体激光雷达试制报告

本文报告一种用半导体激光器作光源,用子脉冲宽度100ns,长度为511的周期伪随机码对半导体激光器的输出作幅度调制;APD作光电检测器,高速数字信号处理器TMS320C25作信号处理的激光雷达组成方案和试作样机的实验结果。     

PSO-RBFNN模型及其在岩土工程非线性时间序列预测中的应用

岩土工程受力变形演化是一个典型的非线性问题,其演化的高度非线性和复杂性,很难用简单的力学、数学模型描述,但可用粒子群优化径向基神经网络对岩土工程应力、位移非线性时间序列进行动态实时预测。网络径向基层的单元数通过均值聚类法确定后,所有其它参数：中心位置、形状参数、网络权值,均通过粒子群优化算法在全局空间优化确定。工程实例应用表明,该模型预测结果准确、精度高,有良好的应用前景。     

基于BP神经网络的抚河水环境质量评价研究

水环境质量评价中.评价因子和评价等级之间是一种复杂的非线性关系.人工神经网络权重因子可以通过学习自动调节,不需要人为设置权重,能较好的处理复杂的非线性关系.通过构建基于BP(反向传播)算法的人工神经周络模型.对抚河水质进行评价.评价结果与模糊聚类方法得出的结果进行对比可发现,神经网络法可以客现、准确的得出评价等级,同时还可以分析出同一类别河段污染程度的不同,实例证明它是一种较好的水环境质量评价方法.     

车载伽玛能谱测量数据处理方法探讨

放射性测量过程中,受仪器本身和外界环境的影响,需要对仪器性能进行检查.介绍了GR-660车载伽玛能谱测量系统,对仪器的稳定性和重复性进行了实验分析.介绍了噪声调整后奇异值分解方法和自适应神经网络模糊系统分析方法,通过处理航空标准模型实测数据来对两种方法进行了比较分析,应用变异系数方法对区域铀含量进行了分析.     

基于AGA的SVM需水预测模型研究

需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度.     

基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案研究

介绍了BP人工神经网络的桔水径流预报方法,编制了锦屏一级水电站枯水径流预报方案.根据枯水径流预报方案的预报精度评定成果,总结了应用BP人工神经网络进行枯水径流预报的特点.研究表明基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案能够满足水文情报预报规范,具有较好的实用性和可行性.     

两种随机地下水位动态预测模型在吉林西部的应用与对比

时间序列模型和人工神经网络模型是两种常见的地下水资源模拟预测模型,为了对比二者的优缺点,本文对比分析了两者的建模过程及其模拟精度.选择吉林省西部干旱半干旱区为研究区,该区地下水资源在过去10年问由于长期超采而导致地下水位持续下降.相比ANN模型,时间序列模型建模过程更为简单,计算效率更高."后验差"检验结果表明两种模型均能很好的模拟地下水位变化规律,但改进ANN具有更高的拟舍精度.同时,两种模型预报结果均显示研究区如继续按过去的开发模式开采地下水,地下水位还将持续下降,且下降速率逐步增大.