基于模糊神经网络的土壤污染物预测模型研究
基于模型智能控制方法研究
基于模型智能控制方法研究随着人工智能和机器学习技术的发展，模型智能控制方法越来越受到关注。
这种方法不仅可以提高控制系统的性能，还可以减少人工操作的干预。
本文将讨论基于模型智能控制方法的研究现状和应用。
一、模型智能控制方法概述模型智能控制方法是指利用建立的模型进行智能控制的方法，其中模型可以是数学模型、物理模型或统计模型。
这种方法通常包括两个步骤：建立模型和利用模型进行控制。
建立模型可以通过实验或理论模拟进行，而利用模型进行控制则需要将模型和控制器结合起来。
这种方法最大的优点是可以模拟复杂的系统，提高控制的准确性和稳定性。
二、模型智能控制方法的研究现状目前，模型智能控制方法已经广泛应用于工业自动化、交通运输等领域。
在工业自动化领域，模型智能控制方法可以用于优化生产过程、提高产品质量等。
在交通运输领域，模型智能控制方法可以用于智能交通管理、自动驾驶等。
此外，模型智能控制方法还可以用于环境监测、医疗健康等领域。
在具体实现方面，模型智能控制方法可以分为基于模型的PID控制、基于模型的模糊控制、基于模型的神经网络控制等。
其中，基于模型的PID控制是最常见的一种方法，它可以通过调整PID控制器的参数来优化控制系统的性能。
基于模糊控制和基于神经网络控制则可以通过学习和训练来自适应地调整控制器。
这些方法各有优点，可以根据具体的应用场景进行选择。
三、模型智能控制方法的应用模型智能控制方法已经被广泛应用于工业自动化、交通运输、环境监测、医疗健康等领域。
以工业自动化为例，模型智能控制方法可以用于优化生产过程，提高产品质量和生产效率。
在电力、制造、化工等行业中，模型智能控制方法可以通过预测、优化和自适应控制来提高效率和控制质量。
在交通运输领域，模型智能控制方法可以用于智能交通管理和自动驾驶。
智能交通管理可以实现交通流控制、交通事故预警和公路管理等功能，自动驾驶技术则可以实现无人驾驶。
这些技术可以大大减少交通事故和交通拥堵，提高交通效率。
基于T-S模糊神经网络模型的干旱区土壤盐分预测研究
基于T-S模糊神经网络模型的干旱区土壤盐分预测研究地力夏提·艾木热拉;丁建丽;穆艾塔尔·赛地;米热古力·艾尼瓦尔;邹杰【期刊名称】《西南农业学报》【年(卷),期】2018(031)007【摘要】[目的]本研究以野外考察数据为基础,尝试构建基于模糊神经网络方法的干旱区土壤盐分预测模型,对表层土壤盐分进行预测模拟.[方法]首先,根据研究区实际情况选取7个土壤盐渍化影响因子并提取所需信息,利用灰色关联分析法得出土壤盐分与各影响因子之间的关系,然后利用土壤盐渍化的影响因子作为输入样本,土壤盐分作为输出因子,建立了基于T-S模糊神经网络的表层土壤盐分预测模型.[结果]预测结果表明,平均相对误差为13.092％,最小误差为0.875％,最大相对误差为41.733％,预测精度较高.[结论]T-S模糊神经网络模型的预测效果较好,可以用于预测土壤盐渍化状况,为干旱区土壤盐渍化变化规律提供了一种有效的方法.【总页数】7页(P1418-1424)【作者】地力夏提·艾木热拉;丁建丽;穆艾塔尔·赛地;米热古力·艾尼瓦尔;邹杰【作者单位】新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室,新疆乌鲁木齐830046;绿洲生态教育部重点实验室,新疆乌鲁木齐830046;新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室,新疆乌鲁木齐830046;绿洲生态教育部重点实验室,新疆乌鲁木齐830046;新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室,新疆乌鲁木齐830046;绿洲生态教育部重点实验室,新疆乌鲁木齐830046;新疆水利水电科学研究院,新疆乌鲁木齐830049;新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室,新疆乌鲁木齐830046;绿洲生态教育部重点实验室,新疆乌鲁木齐830046;新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室,新疆乌鲁木齐830046;绿洲生态教育部重点实验室,新疆乌鲁木齐830046【正文语种】中文【中图分类】S159;TV32+1【相关文献】1.基于T-S模糊神经网络模型的钦州市主要河流水质评价 [J], 莫崇勋;阮俞理;莫桂燕;朱新荣;孙桂凯2.基于T-S模糊神经网络模型的编码器故障软闭环容错控制方法 [J], 李炜;李青朋;毛海杰;龚建兴3.基于T-S模糊神经网络模型的Co-WC复合镀层磨损量的预测 [J], 仲玥;王晓亮4.基于T-S模糊神经网络模型求解Black-Scholes方程 [J], 袁亚蕊;李战辉5.基于T-S模糊神经网络模型对西部村镇集雨窖水水质的评价研究 [J], 齐昕;刘嘉夫因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
2011数学建模A题神经网络优秀论文,带代码
图 1 该城区的地形分布图
首先，我们根据样本点的位置和海拔绘制出该城区的地貌，见图 1。我们运 用 matlab 软件，根据各个网格区域中的重金属含量，用三角形线性插值的方法 得到各种重金属含量在空间上分布的等值线图。
1 图 2-1
2
1 图 2-2
2
图 2-1 给出了 As 在该区域的空间分布：图中可以观察到 As 有两个明显的高 值中心，我们标记为区域 1 和 2。这两个区域都处于工业区分布范围内，并以该 两个区域作为中心向外延伸， 浓度逐渐减少，同时我们注意到在山区的很多区域
Ni
(3211,5686) (24001,12366)
Pb
(1991,3329) (4508,5412)
Zn
(1699,2867) (3725,5487) (9583,4512) (13653,9655)
综合分析所得污染源所在位置，发现不同金属的污染源有同源现象，依据 同源性汇聚污染源，绘制了八种重金属的污染源汇总图。 问题四：神经网络模型的优点是具有较强的自组织、自学习能力、泛化能 力和充分利用了海拔高度的信息；缺点是训练要求样本点容量较大。可以通过搜 集前几年该城区八种重金属浓度的采样数据和近几年工厂分布多少位置的变化、 交通路段车流量的变化、 人口及生活区分布变化与植被分布多少位置的变化等数 据，进一步拓展神经网络模型，得到该城市地质环境的演变模式。
符号
意义
k i j
x ij
xi
表示不同功能区 表示金属的种类 表示不同的样本 表示样本 j 中金属 i 的浓度 表示金属 i 背景值的平均值 表示金属 i 背景值的标准差
表示 x i j 标准化后的值
i
Y ij
i
Ik
深度学习与神经网络模型在环境污染监测中的应用研究
深度学习与神经网络模型在环境污染监测中的应用研究1.引言随着全球化的不断加剧和人类对自然资源的不断开采和利用，环境污染问题越来越严重。
因此，环境污染监测变得越来越重要。
传统的环境污染监测方法通常使用昂贵的化学仪器，其数据采集和分析过程需要耗费大量时间和人力。
近年来，基于深度学习和神经网络模型的环境污染监测方法逐渐发展起来，能够更快速、准确和可靠地监测环境污染问题。
本文将对深度学习和神经网络模型在环境污染监测中的应用进行综述和评价。
2.深度学习在环境污染监测中的应用深度学习是机器学习的一种，它模仿人类大脑的神经网络，通过分析和学习大量数据来识别和分类复杂的模式。
深度学习在环境污染监测中的应用可以分为两个方面：一是利用深度学习方法分析污染源和区域空气质量的监测系统数据，以便为政府和环保机构提供更精确的污染源数据。
二是使用深度学习方法分析环境数据并建立环境监测的预测模型，以便为决策者提供关于环境的信息。
2.1 利用深度学习进行污染源监测深度学习可以在捕捉数据中的复杂模式方面比传统方法更具优势。
在环境污染监测中，监测设备的数据通常包含了复杂的、非线性的数据结构。
利用深度学习方法，可以更好地解决这些数据的建模问题。
例如，Wang 等人（2020）使用深度卷积神经网络（DCNN）分析了气溶胶的化学成分和污染源。
为了训练 DCNN，研究人员首先在得到的数据集中使用了因子分析方法，以获得气溶胶化学成分的不同模型。
然后，研究人员使用结构相似性指数来比较DCNN 所得结果和实际的气溶胶侵蚀度数据。
DCNN 模型的准确度非常高，表明 DCNN 可以高效地处理这种复杂的监测数据。
2.2 利用深度学习建立环境监测预测模型利用深度学习方法建立环境监测预测模型可以预测未来的污染情况。
例如，Song 等人（2017）使用了深度递归神经网络（DRNN）预测京津冀地区的 PM2.5 和 PM10 浓度。
本研究使用了前一天的监测数据作为预测模型的一部分。
基于神经网络模型的青岛市城区土壤重金属污染源定位
基于神经网络模型的青岛市城区土壤重金属污染源定位摘要：建立基于遗传算法的bp神经网络系统，该模型可以有效描绘区域中重金属元素的分布情况，并由此通过各元素浓度极大值点求出污染源近似坐标，实现对污染源的定位。
将该模型运用于青岛市，根据青岛市不同功能区的土壤重金属含量调查结果，实现了对可能重金属元素污染源位置的预测。
关键词：城区土壤；重金属污染；遗传算法；bp神经网络中图分类号：x53 文献标识码：a 文章编号：0439-8114（2013）03-0685-03重金属污染是全球环境污染的突出问题，随着社会和经济的发展，重金属污染危害日益加重。
研究重金属污染的分布，并根据分布情况实现对污染源的定位对于有关部门进行及时的环境预防与整治具有重要意义[1]。
近年来兴起的人工神经网络能通过学习实例集自动提取“合理的”求解规则，且具有容错和容差能力以及一定的推广能力。
本研究建立基于并行遗传算法的bp神经网络系统，该模型可以实现对污染源位置的定位，从而为相关部门及时进行环境整治提供了理论依据。
1 构建基于遗传算法的bp神经网络模型1.1 bp神经网络基本原理bp神经网络是在对复杂的生物bp神经网络研究和理解的基础上发展起来的，因此具有较强的信息处理能力，对复杂的问题具有适应和自学的能力，可以很好地协调多种输入信息的关系[2]。
bp神经网络通常由输入层、若干隐含层和输出层组成，每层都包含若干神经元，通过神经元之间的相互作用来完成整个网络的信息处理。
其网络拓扑结构如图1。
同一层各神经元相互没有连接，相邻层的神经元通过权实现全连接。
1.2 bpann算法改进普通的bp神经网络有自身的缺陷，包括易陷入局部最小点、收敛速度慢、学习过程容易出现震荡等。
为了改进普通的bp神经网络，引入遗传算法（genetic algorithm，ga）。
遗传算法是一种基于自然选择和基因遗传学原理的优化搜索算法，它将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入待优化参数形成的编码串群体中，按照一定的适配值函数及一系列的遗传操作对个体进行了筛选，从而使适配值高的个体被保留下来，组成新的群体，新群体中包含上一代的大量信息，并且引入新的优于上一代的个体。
基于神经网络的短期土壤墒情预测模型研究
土 壤 墒 情 是 指 土 壤 的 湿 度 ，即 土 壤 的 水 分 状
况。土壤失墒和过墒都会严重影响农作物生长[1]。
比如春旱失墒会使小麦春生分蘖减少、单位面积总
1 数据来源与数据处理
1.1 数据来源
穗数减少，从而影响产量；夏涝足墒或排水迟缓会
研究区域为天津市，
该地区主要气候特征是四季
使玉米等农作物长时间浸泡，致使根腐败，作物死
96. 64%。研究认为，Elman 神经网络具有稳定性好、精度高的特点；理论认为，含天气预报的模型精度比不含天气
预报的模型精度高，BP 神经网络表现出这一相关性，而 Elman 神经网络并没有表现出这一相关性。
关键词：土壤墒情；BP 神经网络；Elman 神经网络；短期预测
中图分类号：S24
文献标志码：A
性[6]。Elman 神经网络的拓扑结构如图 2 所示[7]。
（t
）
o
1
输出层
（t
）
o
q
（t
）
j
h
本研究模型训练应用的是 Matlab 神经网络工
（t
）
L
h
h
1
时
间
延
迟
L
ωi，j
ωj，k
1
L
1
时
间
延
迟
（t
）
u
i
（t
）
uL
（t
）
c
1
（t
）
c
k
比例分为训练集、验证集和测试集进行模型训练。
各模型的隐藏层节点数量和步长均通过试算确定，
L
wj，q
隐含层
算法，但由于训练数据量大，该算法占用内存高，导
最新 神经网络法在土壤墒情预测中的应用-精品
对土壤墒情进行预测不仅是平衡农田水分，实现土壤、植物、大气三者的水分转化的核心内容，也是农业生产的质量和效率的重点研究部分。
旱灾是主要的自然灾害之一，旱灾具有频率快、时间长等特点。
对于干旱的地区，通过对土壤的水分进行预测对比，使用有效的土壤水分预测方法，对于合理利用农业天气预报，解决干旱问题的意义十分重大。
1 土壤墒情预测神经网络模型的建立1.1 神经网络模型的概述在传统的土壤墒情预测模型中，如果只提供简单的参数，那么模型则很难得到应用，而且许多墒情预测模型都比较复杂，在实际应用中很不方便，也存在一定的误差。
因此，可以采用神经网络方法，通过建立神经网络预测模型，对土壤墒情进行准确的预测工作。
神经网络就是模拟人类思维的第二种方式。
在神经网络模型中，BP网络是应用最为广泛的模型之一。
BP网络是一种按照误差逆传播算法训练的多层前馈网络，可以学习和存储许多输入、输出模式的映射关系，在各个领域都得到了广泛的应用。
1.2 神经网络模型的建立BP 网络模型是一种前向多层网络，主要由输入层、多个隐含层以及输出层构成。
每一层都有多个神经元，同一层的各个神经元之间没有相互关联，而相邻的神经元之间由权来连接。
如图1 所示，三层的前馈网络是最基本的BP 网络模型，也是应用较为广泛的。
在实际的土壤墒情预测中，神经网络模型结构图，如图2所示。
在图2 中，输入层为影响土壤的墒情变化的主要因素，其节点数的个数由影响因素决定，而中间隐含层的节点数则根据模型的需要而决定，这三个层次的节点依次映射到下一个层次。
对于各个层次之间的映射函数可以用可导的sigmoid 函数表示：f （x）=1/1+exp(-x)由此可见，此模型具有极强的非线性映射能力。
对于BP网络的算法，由信息的正向传递和误差的反向传播等两部分组成。
在信息的正向传递时，信息从输入层到隐含层进行计算，最终传递到输出层，其神经元的状态只对下一层的神经元状态起作用。
那么，如果输出的数据不理想，就开始对输出层的误差数值进行计算，接下来进行反向传播，从而利用网络，将误差反向传播回各层的神经元中，最终得到精准的数值。
农作物虫情的模糊神经网络预测模型
贾花 萍．农作物虫情 的模糊 神经网络预测模型 ［ Ｊ ］ ． 浙江农业学报 ， ２ ０ １ ３ ， ２ ５ （ ４ ） ： ８ １ ９ — ８ ２ ２
关键词 ： 模糊神经 网络 ； 神经元 ； 农作物虫情 预测模 型
中 图分 类 号 ： Ｓ ５ － ３ 文献标志码 ： Ａ 文 章编 号 ： １ ０ ０ ４ — １ ５ ２ ４ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ４ － ０ ８ １ ９ － ０ ４
Ａ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｆ ｏ ｒ ｐ ｅ ｓ ｔ ｆ ｏ ｒ ｅ ｃ ａ ｓ ｔ
可靠性很 难得 到保 证 ； 时 间序 列 法 的预 测 准 确率 虽有了较大提高 ， 但要求定量采集影响虫害行 为
的多 种 影 响 因 子 ， 模 型 的建 立 和 检 验 过 程 复 杂 ， 使 用难度 较 高 ． ３ ； Ｂ Ｐ神 经 网络算 法 网络 误差 精
析预测 ， 如果能够准确地预测虫害发生量及其危 害程度 ， 就可有效地预先采取措施 ， 降低虫害发
Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ４ — １ ５ ２ ４ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ４ ． ２ ８
农 作 物 虫 情 的 模 糊 神 经 南师范学院 ， 陕西 渭南 ７ １ ４ ０ ０ ０ ）
摘
要： 利用 Ｂ Ｐ神经 网络建立 的农作物虫情预 测模 型 ， 其算 法存在 收敛速度 慢、 网络泛 化能力差 等缺点 ， 可
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基于模糊神经网络的土壤污染物预测模型研
究
第一章：引言
1.1 研究背景
土壤污染是当前全球面临的重要环境问题之一。
随着工业化和
城市化进程的加速，土壤污染程度逐渐加剧，给人类和生态环境
带来了严重的威胁。
因此，建立准确可靠的土壤污染物预测模型
对于监测和管理土壤污染具有重要的意义。
1.2 研究目的
本文旨在研究基于模糊神经网络的土壤污染物预测模型，通过
对土壤样本数据进行分析和建模，实现对土壤污染物的准确预测，为土壤污染治理提供科学依据。
第二章：相关工作综述
2.1 土壤污染物预测方法
目前，土壤污染物预测方法主要包括统计模型、机器学习模型
和神经网络模型。
其中，神经网络模型由于其强大的学习和适应
能力而受到广泛关注。
2.2 模糊神经网络
模糊神经网络是一种基于模糊逻辑理论和神经网络理论相结合的方法，具有较强的模糊推理能力和非线性映射能力。
它能够处理不确定性和模糊性的问题，在土壤污染物预测中具有潜在的优势。
第三章：基于模糊神经网络的土壤污染物预测模型
3.1 模型框架
本文基于模糊神经网络构建了土壤污染物预测模型。
模型由输入层、隐含层和输出层组成，采用模糊推理机制进行信息处理。
输入层接收土壤样本的特征数据，隐含层进行非线性映射，输出层预测土壤污染物浓度。
3.2 模型训练与优化
为了提高模型的预测性能，本文采用改进的模糊C均值聚类算法对输入样本进行聚类分析，并据此优化模型的参数。
然后，利用改进的模糊BP算法对模型进行训练，不断调整权重和阈值，直到模型收敛。
第四章：实验设计与结果分析
4.1 数据收集和预处理
本文从现实世界的土壤样本中收集了大量的数据，并对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理和标准化处理等。
4.2 实验结果与分析
本文将基于模糊神经网络和其他常用预测方法在预测土壤污染
物浓度方面进行了对比实验。
实验结果表明，基于模糊神经网络
的预测模型相较于其他方法具有更高的预测精度和较低的误差率。
第五章：模型应用与展望
5.1 模型应用
本文基于模糊神经网络的土壤污染物预测模型具有较高的实用
性和推广价值。
该模型可以应用于土壤污染监测、土壤污染源识别、土壤污染治理规划等领域。
5.2 研究展望
虽然基于模糊神经网络的土壤污染物预测模型在本文的研究中
取得了一定的成果，但仍存在一些不足之处。
未来的研究可以进
一步改进模型的算法和结构，提高其预测能力和鲁棒性。
结论
本文研究了基于模糊神经网络的土壤污染物预测模型，通过对
土壤样本数据进行分析和建模，实现了对土壤污染物的准确预测。
实验结果表明，该模型具有较高的预测精度和应用价值。
本研究
为土壤污染治理提供了一种可靠的科学方法，并为相关领域的进
一步研究提供了参考。