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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的施工揚塵量化建模研究

發(fā)布時間:2016-11-05 11:59

  本文關鍵詞:水利水電工程環(huán)境影響綜合評價的人工神經(jīng)網(wǎng)絡專家系統(tǒng),由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《蘭州大學》 2010年

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的施工揚塵量化建模研究

郭默  

【摘要】: 施工揚塵是大氣顆粒污染物的重要來源,量化揚塵排放量是評價施工揚塵控制措施效果的重要手段。通過監(jiān)測建筑工地邊界附近同一平面坐標3.9-18.9m范圍內(nèi)不同天氣條件下、不同高度處的降塵濃度變化,總結出施工揚塵產(chǎn)生的主要影響因素。影響施工揚塵的主要因素為:粉塵含水量、空氣溫度、空氣濕度和施工強度。研究結果表明,建筑施工揚塵污染在地基開挖、地基建設和地基回填階段最為嚴重,主體工程施工階段次之,地面裝飾施工階段產(chǎn)生的揚塵污染可忽略不計,建筑設備安裝階段幾乎沒有揚塵污染產(chǎn)生。 利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡,對施工揚塵過程進行模擬,得出一定約束條件下的揚塵量化模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)訓練、優(yōu)化后,采取140個隱含層神經(jīng)元、最大訓練周期為1000周,隱含層激勵函數(shù)選擇Levenberg-Marquardt最優(yōu)化算法,最終確定一個形為4-140-1的三層網(wǎng)絡結構的模型。其輸入輸出數(shù)據(jù)的相關度達到0.93786,網(wǎng)絡經(jīng)訓練后最終輸出性能為5.94×10-28,效果較為理想。結果表明,所建模型能夠較好地預測施工揚塵在不同天氣條件下的濃度變化趨勢,可為工程施工場地揚塵運移、擴散及污染控制提供科學依據(jù),該方法具有較廣闊的開發(fā)應用前景。

【關鍵詞】:
【學位授予單位】:蘭州大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2010
【分類號】:X513;TP183
【目錄】:

  • 摘要6-7
  • Abstracts7-10
  • 1 緒論10-12
  • 1.1 研究目的與意義10
  • 1.2 研究內(nèi)容10-11
  • 1.3 研究技術路線11-12
  • 2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-18
  • 2.1 國外研究現(xiàn)狀12-16
  • 2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀16-18
  • 3 施工揚塵與大氣污染18-25
  • 3.1 施工過程中產(chǎn)生揚塵的主要環(huán)節(jié)19-20
  • 3.2 施工揚塵的動力學特征20-25
  • 3.2.1 粉塵起錨臨界荷載20-21
  • 3.2.2 粘附力21
  • 3.2.3 誘導氣流21-23
  • 3.2.4 振動23-25
  • 4 施工揚塵監(jiān)測實驗方法25-31
  • 4.1 影響因子的確定25
  • 4.2 監(jiān)測對象25-26
  • 4.3 監(jiān)測方法26-27
  • 4.4 監(jiān)測點設置27-28
  • 4.4.1 監(jiān)測實驗所在地區(qū)背景介紹27
  • 4.4.2 監(jiān)測點的設置27-28
  • 4.5 監(jiān)測周期28-29
  • 4.6 檢測與分析29-30
  • 4.7 粉塵含水率的測定30-31
  • 5 結果分析31-34
  • 5.1 施工揚塵的影響因素31-32
  • 5.1.1 粉塵含水率31
  • 5.1.2 施工強度31-32
  • 5.1.4 溫度及空氣濕度32
  • 5.2 小結32-34
  • 6 神經(jīng)網(wǎng)絡模型的建立34-59
  • 6.1 神經(jīng)網(wǎng)絡概述34-37
  • 6.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡在環(huán)境科學中的應用37-39
  • 6.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡施工揚塵通量預測模型的建立39-49
  • 6.3.1 計算機建模因子的選擇39
  • 6.3.2 確定Bp神經(jīng)網(wǎng)絡結構39-40
  • 6.3.3 數(shù)據(jù)的預處理40-44
  • 6.3.4 模型設計44-49
  • 6.4 施工揚塵預測神經(jīng)網(wǎng)絡模型的優(yōu)化49-56
  • 6.4.1 隱含層神經(jīng)元數(shù)量49-51
  • 6.4.2 相關度(Regression)51-52
  • 6.4.3 訓練周期(Epochs)52-53
  • 6.4.4 施工揚塵通量預測神經(jīng)網(wǎng)絡模型的確定53-56
  • 6.5 神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的驗證56
  • 6.6 神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的應用56-58
  • 6.7 小結58-59
  • 7 結論59-61
  • 7.1 研究結果59-60
  • 7.2 針對揚塵污染的防治措施60
  • 7.3 后續(xù)研究展望60-61
  • 參考文獻61-68
  • 致謝68
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    【引證文獻】

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    7 柳柳;喬艷紅;;BP神經(jīng)網(wǎng)絡在區(qū)域滑坡危險性預測中的應用[A];工程地質(zhì)力學創(chuàng)新與發(fā)展暨工程地質(zhì)研究室成立50周年學術研討會論文集[C];2008年

    8 曹廣真;侯鵬;鄭照軍;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的京津唐地區(qū)典型下墊面特征參數(shù)對氣溫和降水的影響研究[A];第28屆中國氣象學會年會——S2風云衛(wèi)星定量應用與數(shù)值[C];2011年

    9 劉冬云;狄宏靜;吳志明;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的春夏女裝流行色預測[A];“五洋杯”2010年江蘇紡織學術論文集[C];2011年

    10 薛志強;李毅;曹燕;;改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡在模擬電路故障診斷中的應用研究[A];2011下一代自動測試系統(tǒng)學術研討會論文集[C];2011年

    中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

    1 本報記者 李棟;[N];珠海特區(qū)報;2009年

    2 李高超;[N];國際商報;2009年

    3 本報記者 史豐蕾;[N];中國能源報;2010年

    4 記者 崔茉;[N];中國石油報;2011年

    5 記者 陳其玨 編輯 朱賢佳;[N];上海證券報;2010年

    6 媒體評論員 邱林;[N];中國高新技術產(chǎn)業(yè)導報;2010年

    7 特派記者 張東明;[N];珠海特區(qū)報;2011年

    8 記者 閆磊;[N];經(jīng)濟參考報;2010年

    9 記者 宋陽;[N];中國經(jīng)濟導報;2009年

    10 張曉華 詹鈴;[N];中國化工報;2010年

    中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

    1 王吉權;BP神經(jīng)網(wǎng)絡的理論及其在農(nóng)業(yè)機械化中的應用研究[D];沈陽農(nóng)業(yè)大學;2011年

    2 李英偉;基于增量改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡微波深度干燥模型及應用研究[D];昆明理工大學;2011年

    3 楊艷子;基于BP網(wǎng)絡和穩(wěn)健性分析的機械擴徑工藝參數(shù)優(yōu)化[D];燕山大學;2010年

    4 孫曉琳;基于Kalman濾波和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的財務危機動態(tài)預警模型研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2010年

    5 孫貴香;冠心病中醫(yī)證候數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的構建及其BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的研究[D];湖南中醫(yī)藥大學;2008年

    6 牟洪波;基于BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的木材缺陷檢測研究[D];東北林業(yè)大學;2010年

    7 楊麗;無線內(nèi)窺鏡系統(tǒng)設計及內(nèi)窺鏡圖像壓縮編碼算法研究[D];重慶大學;2008年

    8 馬曉東;非核苷類HIV-1逆轉(zhuǎn)錄酶抑制劑研究 Ⅰ:CH_2-DAPY衍生物的結構優(yōu)化及構效關系研究 Ⅱ:BP類似物的分子設計、合成及構效關系研究[D];復旦大學;2011年

    9 陳雙喜;西北太平洋北赤道流分叉處37ka BP以來的高分辨率古海洋記錄[D];中國科學院研究生院(海洋研究所);2011年

    10 孫世霞;復雜大系統(tǒng)建模與仿真的可信性評估研究[D];國防科學技術大學;2005年

    中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

    1 郭默;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的施工揚塵量化建模研究[D];蘭州大學;2010年

    2 鐘聲;基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的土壩滲流場反演研究[D];西安理工大學;2010年

    3 于碩;基于小波和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的手寫體數(shù)字識別方法[D];吉林大學;2010年

    4 李繼萍;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的載體樁質(zhì)量預測研究[D];河北工程大學;2010年

    5 鄭詣;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的小波自適應提升格式[D];成都理工大學;2010年

    6 趙明忠;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡和證據(jù)理論的煤礦生產(chǎn)物流系統(tǒng)評價[D];鄭州大學;2010年

    7 蔣閩敏;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的作業(yè)成本法的應用研究和實踐[D];上海交通大學;2011年

    8 李雪敏;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的土地可持續(xù)利用戰(zhàn)略研究[D];西北大學;2011年

    9 李錚;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預應力混凝土管樁質(zhì)量預測研究[D];河北工程大學;2011年

    10 姜龍;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的顏色恒常性算法[D];山東大學;2010年


      本文關鍵詞:水利水電工程環(huán)境影響綜合評價的人工神經(jīng)網(wǎng)絡專家系統(tǒng),由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



    本文編號:165172

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