BP神经网络模型在电磁环境预测中的应用

利用所建立BP神经网络模型的预测功能,基于析因实验设计方法系统分析了所选取因素对电磁环境的影响程度,并结合中心复合实验设计方法,采用响应曲面图直观地呈现了电磁环境的空间分布情况。以实例监测数据为样本建立了BP神经网络模型,电磁环境的模拟系数分别为0.999、0.998和0.841,预测值与实际值的相对误差为0.89%~12.19%。析因实验设计结果表明,工程本身特性(包括工况负荷、垂直高度、水平距离)对电磁环境存在显著的影响,环境因素(温度、湿度、风速)对电磁环境影响不显著,对筛选的显著因素进行进一步的中心复合实验设计,利用响应曲面法直观反映了不同工况负荷条件下,电磁环境在不同垂直高度和不同水平距离的空间分布,可知直流线路对垂直距离小于30 m、水平距离小于10 m区域内的居民住宅影响最大,该研究为直流工程电磁环境污染控制提供理论支持,同时为建立换流站及交流输变电工程附近区域的电磁环境预测模型提供了新思路。

工业园区环境影响评价的方法研究

在社会经济发展的过程中,工业园区是对社会经济发展贡献较大的区域。但是,工业园区同时也是资源环境消耗较大的区域,所以工业园区建设和运营都会对环境产生重要影响。对工业园区环境影响展开评价,则能够更好的完成工业园区的建设和运营。基于这种认识,本文对工业园区环境影响评价的方法展开了研究,从而为关注这一话题的人们提供参考。