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利用人工神经网络(ANN),探讨在不无监测系统的集水区城市降水质量预测的适用性.预测使用常规的气候和地理数据集,通过构建背景传播的神经网络和回归联合模型,克服利用逐步回归的方法对数据进行分析时违背独立数据假设的问题.研究通过交叉验证用于确定停止降水时间为输入变量参数,利用地区平均浓度(EMC)作为独立的变量,构建的模型比用负荷量构建的模型更精确.数据域和输入变量的选择对回归模型的准确性也有较大影响.但计算效率、动量和隐节点数目的选择等因素,对人工神经网络模型准确性的影响较小.同时,回归和人工神经网络模型的降水质量预测结果十分相似,但在不无监测系统的集水区域城市降水质量的预测方面,回归模型更有实效性. 相似文献
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利用农业废弃物进行生物制氢,生物质产生的氢被认为是最清洁的燃料,其与甲烷和化石燃料燃烧产物比较,燃烧的副产品只有水.产氢菌通过其耐热特性进行分离.影响产氢菌产生氢气的因素有:pH、温度、基质浓度和生物量比例等.研究显示:当以30%的葡糖糖作为基质、温度为40℃、pH为4.3时,产氢效率最好.其结果为进一步研究提高批反应及连续厌氧产氢效率提供支撑. 相似文献
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