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蚂蚁算法在日用水量预测中的应用研究 总被引:12,自引:2,他引:10
城市日用水量预测是城市供水管网系统动态模拟的基础和前提,用神经网络对城市日用水量预测的非线性回归组合模型求解的过程中,提出了采用新型的仿生算法——蚂蚁算法来训练神经网络的权值.此方法简化了训练过程,避免了BP算法易陷于局部极值等问题.将经过蚂蚁算法训练的神经网络应用到S.X市日用水量预测模型中,显示了此网络模型具有良好的预测能力,验证了基于蚂蚁算法的神经网络在城市日1用水量的预测中具有有效性和可行性. 相似文献
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唐山是严重的缺水城市.地下水资源总量为16.9亿m^3.地上水16.65亿m^3.可利用水总量为33亿m^3.全市人均380m^3,亩均301m^3.仅相当于全国平均水平的1,9和1/10.这个水平低于国际规定的生存保障线(500m^3)。据有关资料显示.唐山市总用水量从1990年代到2000年底已经达到极限值33亿m^3,开发潜力非常之小.水资源形势异常严峻。另一方面.我市的水资源存在着较大的浪费和污染.主要表现在以下几个方面: 相似文献
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碳泥在建材领域是首次遇到,关于其物理、化学、工程等各种性质的研究是一片空白,对柬埔寨甘再水电站4#料场出露的碳泥的地质特征及对混凝土性质的影响,通过实验的方法,进行对比试验,结合以往国内对混凝土的研究,提出碳泥作为建材的混入料在应用过程中应谨慎对待。 相似文献
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改进的GM(1,1)模型在城市用水量预测中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对GM(1,1)模型对原有数据信息利用不充分、模拟序列首项固定不符合最小二乘法要求两个问题,以原始序列与模拟序列差值平方和最小为条件,利用最小二乘法确定了GM(1,1)白化权函数的时间响应函数中的常数,构建了改进的GM(1,1)模型,并应用于宁波市用水量预测中.结果表明,改进的GM(1,1)模型预测精度大幅提高,具有较好的可行性和实用性,可用于预测城市未来用水量. 相似文献
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0引言 中成药的污水主要来源于浸泡、煮炼、漂洗、冲洗等生产过程,污水中含有木糖、半乳糖、干露糖、葡萄糖等碳水化合物,有机污染严重,尤其是蒸煮废液的CODCr有时甚至高达1 000~20 000mg/l.而水体中的木质素、木质蛋白、果胶、半纤维素、脂腊等在煮炼过程中形成胶体状态,使得制药污水胶体体系非常稳定,不容易分离,增大了污水处理的难度.而我们省内的制药工业的生产规模及工艺用水量又决定了其污水排量一般较小,大多在800m3/d左右,而且不连续排放,对污水处理的冲击负荷较大;污水中的BOD5/CODcr值差别较大,一般在0.2~0.8之间,并非都是直接适于生物降解的有机污染废水. 相似文献
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