简介:居住在美国西南部的居民,他们饮用的水中砷含量高于美国其他地区。居民的皮肤发生变化,包括色素沉着过度和全省性的表皮角化病,主要由于长期饮用含砷的水,这些是非常常见的皮肤反应。这份研究的目的是利用亚利桑那州,新墨西哥和西部,得克萨斯州皮肤诊所确定建立砷引起的皮肤病的监督系统的可能性。将明信片形式的调查卷邮寄到正在工作的皮肤科医生手中。这些医生在过去的10年和确定去年期间发现了许多色素沉着过度/表皮角化病的案例。共给240名医生寄出了问卷。37份报告显示,237例病人在过去的10年间患有砷造成的色素沉着过度/表皮角化病,35例患者是在去年间染上此病的。根据美国西南部正在工作的,近八分之一的皮肤科医生的观察,在一年内至少一人患有色素沉着过度/表皮角化病,看来对基层居民患有砷诱发的皮肤病的研究是似乎可行的。
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。