洞庭湖浅层地下水环境背景值的研究

依据洞庭湖区浅层地下水1720个水质检测数据,运用格拉布斯(Grubbs)准则和拉依达准则剔除异常数据,再运用数理统计方法和SPSS软件确定概率分布类型和不同类型的地下水的环境背景值,为该地区地下水污染评价和治理修复提供了重要的地球化学依据。

矿井涌水量时间序列混沌特性的Kolmogorov熵判别

根据相空间重构理论和技术以及G-P算法,在嵌入维按等间隔m不断增加的情况下,在无标度区间内,作等斜率线性回归,利用最小二乘法得到6个典型矿区矿井涌水量时间序列的Kolmogorov熵。结果表明其具有混沌特性,从而可为确定矿区地下水系统特征、性质和矿井涌水量预测模式提供理论依据。

基于PNN神经网络的地下水水质评价及应用

概率神经网络是一种训练速度快、网络稳定、应用相当广泛的人工神经网络方法,它通过利用线性学习算法来解决非线性问题,在模式识别的分类问题中得到了广泛的应用。本文在阐述概率神经网络(PNN)原理的基础上,以我国地下水环境质量标准(GB/T14848-93)为训练样本,建立概率神经网络(PNN)模型,并将该网络模型运用于地下水水质评价。通过与灰色聚类法、模糊评判法和指标分类法比较,验证了该模型更为准确、可靠。

市政污水管道施工及管理的探讨--以某河道截污管道工程为例

污水管道是城市基础设施的重要组成部分,对生态环境的改善具有重要意义。文章结合具体的污水管道工程,简要探讨管道的施工工艺,并对施工管理的注意事项进行阐述,加强过程管理,为管道的安全运行提供保障。