简介:根据先进星载热发射和反辐射计(ASTER)图像获取滑坡相关因素,并利用地理信息系统(GIS)开发、应用和验证韩国Boun地区滑坡脆弱性分析的综合技术。从ASTER图像中获取数字高程模型(DEM)、线性特征、归一化差值植被指数(NDVI)和土地覆盖因素并进行分析。根据DEM地形数据库评估边坡、方位和曲率。根据已有空间数据库并利用频率比(FR)、逻辑回归(LR)和人工神经网络模型(ANN)鉴定和量化检测的滑坡位置与6种相关因素之间的关系。在叠加分析中把这些相互关系用作因子额定值以创建滑坡脆弱性指数和滑坡脆弱性图。随后,在FR、LR和ANN模型中作为新输人因子结合并应用3种滑坡脆弱性图,从而创建改进的滑坡脆弱性图。通过对比在模型实验中未使用的已知滑坡位置来验证所有这些滑坡脆弱性图。对比利用3种滑坡相关输入参数创建的改进精度的综合滑坡脆弱性图(FR}莫型为87.00%;LRN型为88.21%;ANN模型为86.51%)与利用ASTER图像中6种因素创建的单独滑坡脆弱性图(FR丰莫型为84.34%;LR模型为85.40%;ANN模型为74.29%)。
简介:[摘要]地球物理公司南方分公司由原中南、西南和云南三家分公司重组而成,地域历史文化的差异,引起员工对企业价值的认同存在差异,员工心理呈现出多变性和复杂性等特点。进入新发展阶段,贯彻新发展理念,融入新发展格局,实现高质量发展,南方分公司必须掌握员工群众的思想动态,在人文关怀上下功夫,努力提升员工的幸福感和凝聚力。
简介:摘要:城市园林绿化在当代城市化进程中发挥着重要的作用,不仅能够改善城市生态环境,还对居民的健康和幸福感有着积极的影响。本研究以评估和优化城市园林绿化对居民健康和幸福感的影响为目标,通过文献综述和实地调研的方法,系统地分析了城市园林绿化对居民身心健康的影响机制,并提出了相应的优化措施。研究发现,城市园林绿化可以改善大气质量、降低噪音污染、增加体育锻炼机会等,从而促进居民身体健康;同时,城市园林绿化还能提供美丽的环境、增加社交机会、改善心理状态等,从而提高居民的幸福感。因此,在城市规划和建设中,应合理设计和规划城市园林绿化,以最大程度地发挥其对居民健康和幸福感的积极影响。
简介:为了能够客观地对海水水质进行综合评价,在分析人工神经网络概念和原理的基础上,从阈值角度出发,通过对各类海水水质污染指标浓度生成样本的方法,生成了适用于BP人工神经网络模型训练的样本,并应用基于误差反向传播原理的前向多层神经网络,建立了用于海水水质评价的BP人工神经网络模型。将该模型用于渤海湾近岸海域水环境评价,通过模型的计算,得到该海域的水质类别。结果表明,2004-2007年,渤海湾近岸海域污染指标总体上在河流丰水期时比枯水期时高,2005年和2006年污染较为严重,2007年有所好转。经训练的评价模型应用于实例的评价结果表明,该模型设计合理、泛化能力强,对海水水质评价具有较好的客观性、通用性和实用性。
简介:为了掌握洪湖水质未来的变化情况以及预防污染事件的发生,建立了一个BP神经网络水质指标预测模型。利用洪湖1990~2014年的水质指标实测数据作为学习样本,选取了pH、溶解氧(DO)、铵态氮(NH4+—N)、硝态氮(NO3-—N)、总氮(TN)、总磷(TP)6项指标作为预测参数,建立了BP神经网络模型,并运用该模型对洪湖水质指标进行了预测,同时引入一元线性回归模型与GM(1,1)灰色预测模型与该模型进行对比。结果表明,BP神经网络模型预测的水质指标的相关性系数都在0.998以上,平均相对误差都控制在2.5%以内,对单个指标的预测相对误差也都小于9%,明显优于一元线性回归模型和灰色预测模型;BP神经网络模型预测精度较高,预测速度快,能够相对准确地预测大部分水质指标,可以有效地应用于洪湖以及其它水域水质指标的预测和水质趋势的预警预报系统中。
简介:【摘要】本文所研究的空气质量预测工作,利用有效的数据集以及建立 BP神经网络预测算法模型对降雨量,城市生产总值,温度,经度,纬度,海拔高度,人口密度,是否沿海,绿化覆盖率,焚烧量 等 11个与空气质量指数有关的因素与空气质量指数进行相关性分析。然后利用 PAC算法进行降低维度,以便找出和空气质量指数有重要关联的 9个主要特征。利用 BP-GA神经网络算法进行和数据集中的数据进行预测,并且利用 MATLAB进行预测仿真,观察空气质量预测的效果图。最后总结 BP-GA神经网络算法是较适用于空气质量预测的。