基于人工神经网络区域水环境承载力评价模型及其应用

为了评价玛纳斯河水环境承载力,防止玛纳斯河流域受到人为的持续污染,基于层次分析法建立了玛纳斯河流域水环境承载力评价指标体系,对该指标体系中的各因子进行分析,确定了评价体系中各因子的具体权重,得出各个因子影响水资源可持续开发利用的重要性排序,并通过计算得出玛纳斯河流域水环境承载力综合指数为0.2442,表明玛纳斯河水环境属恶劣,急需采取必要的措施进行改善。

　　?　４４　?　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　钢　　铁　　技　　术　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　２００２年第５期 　 　 　 人工神经网络在水环境质量评价中的应用　 　 环检室　　舒型武　 　 　 　　　　【摘　　要】　简述了水环境质量评价的现状，概述了人工神经网络的产生、发展及其特点，讨论了在水环境质量评价中 应用人工神经网络的现状、必要性及其前景。　 　　　　【关键词】　人工神经网络　　水环境质量评价　　应用　 　 　 １　　水环境质量评价的现状　 　　　　水是支撑社会经济系统和自然生态系统不可 替代的重要资源，水资源保护与可持续发展有着直 接的联系，它涉及到在水资源量与质统一管理这一 新概念准则下的量化方法论问题，也是国际水资源 与环境研究的热点和前沿问题之一 ［１］ 。目前仍缺乏 量化水资源可持续管理的技术规范和工具，然而只 有通

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人工神经网络是在模仿人脑处理问题的过程中发展起来的新型智能信息处理理论,通过对人工神经网络及bp网络的基本原理与特征的分析,建立了工程估价预测模型.

基于人工神经网络的钻孔灌注桩极限承载力研究——依据影响钻孔灌注桩极限承栽力的5大影响因素：桩周土的工程性质、桩身结构尺寸、桩的刚度、时间以及施工工艺提取了相应的参数。在此基础上建立了预测钻孔灌注桩极限承载力的神经网络模型．在工程实例的基础上进...

在遗传算法与误差反向传播网络(bp网络)结构相结合的基础上,提出了利用改进的遗传算法优化神经网络进行水资源承载力综合评价的新方法,将该方法应用于淮河流域水资源承载力综合评价,实例表明是可行的,为水资源承载力定量分析开辟了新的途径.

地质环境承载力评价是资源环境承载力研究的重要内容之一,也是可持续发展研究的重要应用方向,是践行生态文明建设的具体体现。本文结合山东半岛地质环境现状和特点,构建了基于水文地质环境、工程地质环境和环境地质问题的共12项评价指标的地质环境承载力评价指标体系,采用层次分析法(ahp)确定各个评价指标的权重,采用综合加权指数方法,借助gis空间分析及属性库链接相结合的方法对现阶段山东半岛地质环境承载力进行了评价。评价结果将山东半岛地质环境承载力的划分为4个等级,并对每个等级区域做了分析说明,以期为推进生态文明建设及可持续发展提供科学依据。

针对人工神经网络成矿预测模型结构难以确定的问题,详细阐述了一种在模型训练中进行隐层数目及隐层单元数目动态调整的人工神经网络算法,并以vc++为开发工具实现了变结构人工神经网络成矿预测模型,经用华南26个岩体检验,回忆率及预测率均高达100％。该方法提供了一种面向具体问题的动态解决方案,在成矿预测工作中具有一定的实用性。

针对基坑变形预测中信息的灰色性和数据的非线性性,提出用灰色神经网络预测基坑变形的新方法。用一桩锚联合支护体系实例进行了预测研究,得到支护体系的不同预测模型的组合预测值。研究结果表明:灰色神经网络预测误差比gm(1,1)预测模型小;与bp预测模型相比,前期误差大,后期误差小。在基坑变形监测中,为了更准确地预测基坑变形,可以采用灰色神经网络预测与bp预测相结合的方法进行预测。

为使lpg公路运输的风险评价更加客观、合理,遵循区域性、动态性和可量化原则,建立了lpg公路运输的风险评价指标,并将个人风险和社会风险作为评价结果。利用人工神经网络的自组织、自学习和自适应功能,提出基于人工神经网络理论的lpg公路运输的风险评价方法,通过matlab软件中的神经网络工具箱对评价模型进行训练,并通过实践验证该模型的可行性。结果表明,该方法能较好地克服评价深度、评价指标间复杂关系和评价指标作用模糊的限制,且评价结果直观的反映了评价对象的个人风险和社会风险的风险程度。

人工神经网络模型描述

本文分析了水资源承载力和战略环评的相关概念,以及水利工程对环境的影响。通过对目前水电项目环境影响评价现状进行分析,指出了战略环评在水电项目中将要发挥的重要作用。并且进一步探讨了水电项目环境影响研究的趋势,为今后合理开发水电资源,促进人类社会的可持续发展提供了评价的思路。

水资源环境承载力及结构关联效应分析是系统化研究水资源短缺与水环境污染问题的基础。采用系统化理论与物质流分析相结合方法,按照水要素在区域经济中流动全过程,将水资源开发利用划分为水资源投入、水资源开发、水资源利用、水污染治理和污水排放等环节,建立水资源环境承载力评价指标体系和水资源环境结构关联效应评价指标体系,利用灰色关联模型对水要素流动全过程的结构合理性进行评价。以江苏省为研究区进行分析评价,结果显示:在水资源投入阶段承载压力较大,结构关联中水资源开发严重依赖地表水;开发利用阶段水资源承载压力小,结构关联中地表水与生活用水关联度最高,地下水与农业用水关联度最高;在水污染治理阶段城镇污水投资承载压力大、城市污水处理承载压力小,工业废水投资承载压力小、工业污水处理承载压力大,结构关联中废水排放与工业废水处理关联度高、与废水治理投资关联度低;在污水排放阶段废水排放承载压力大、cod排放承载压力小,结构关联中cod和氨氮排放量均与生活污水排放关联度最高。

基于bp神经网络的单桩极限承载力预测——从基桩高应变动测试验的结果中提取特征参数，组成反映基桩竖向承载力的特征向量，利用bp神经网络的非线性映射特性和学习能力，建立了特征向量和单桩竖向极限承载力之间的一种对应关系，实例研究表明，人工神经网络的预测...

长期以来,由于水土流失引发的生态环境问题受到各界人士的十分关注。我国大部分地区降水集中,生态破坏导致水土流失严重。利用bp网络模型对水土流失程度进行检测和分析是当前学科领域的一个热门话题。

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基于人工神经网络理论,提出了根据前期沉降观测资料进行沉降预测的人工神经网络模型,并用于汕汾高速公路预压荷载卸荷时间预报.研究表明,所建议的模型较传统沉降预测模型具有显著的优越性,应用前景广阔.

基于人工神经网络的房地产项目评判模型——房地产租(售)价预测就是对房地产租(售)价未来水平的估计.对房地产投资决策而言,预测出房地产租(售)价各种可能的结果,特别是给出定量的评价、分析,是房地产投资决策必不可少的工作之一.运用模糊系统和...

利用神经网络强大的非线性映射能力,提出了一种基于bp神经网络模型的工程造价预测模型,指出该预测模型可对不同情况的工程造价进行合理的预测,实例检验证明,该方法收敛速度快,预测的可靠性令人满意。

投资项目的效益评估是整个投资活动的关键。阐述了投资项目效益评估的基本理论;借助现代的数学计量方法,运用效益评估的指标体系,研究了用人工神经网络进行效益评估的的可行性,建立了基于人工神经网络的效益评估模型,并利用该模型进行了实证分析。

基于人工神经网络的工程造价预测模型——利用神经网络强大的非线性映射能力,提出了一种基于bp神经网络模型的工程造价预测模型,指出该预测模型可对不同情况的工程造价进行合理的预测,实例检验证明,该方法收敛速度快,预测的可靠性令人满意。　　

利用matlab编程语言构造了三层bp神经网络结构,建立了基于人工神经网络的投标报价模型,通过仿真模拟确定标高金水平,并用实例验证了其可靠性,为承包商作出合理报价决策提供了科学依据。