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搜索资源列表

  1. 基于BP神经网络模型的森林空气质量评价

  2. 基于BP神经网络模型的森林空气质量评价，有详细的模型设计过程

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-21
    • 文件大小：98304
    • 提供者：mei5051766

  1. 空气污染问题模型

  2. 数学模型的练习题 杭州的空气质量 不含数据表格

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-08-21
    • 文件大小：72704
    • 提供者：u011773569

  1. CALPUFF 空气质量模型

  2. CALPUFF 模型是美国 EPA推荐的由 Sigma Research Corporation （现在是Earth Tech, Inc的子公司）开发的空气质量扩散模式，它由 CALMET 气象模块、CALPUFF 烟团扩散模块和 CALPOST 后处理模块三部分组成。 CALPUFF 是用于非定常、非稳态的气象条件下，模拟污染物扩散、迁移以 及转化的多层、 多物种的高斯型烟团扩散模式， 它模拟的尺度可以从几十米到几百公里，在近距离模式可以处理如建筑物下洗、浮力抬升、动力抬升、部分烟羽穿透和海

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2018-07-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：pukuilan

  1. 空气质量预测分类技术

  2. 基于位置数据的空气质量预测混合模型研究，对空气质量预测分类进行综述

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2018-08-26
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：u013604729

  1. 空气质量预报模型研究-数学建模

  2. 这里是我参加数学建模大赛的一个关于预测河北省中南部空气质量预报模型的研究 里面涉及使用各种参数进行建模的具体思路 供参考研究

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-09-30
    • 文件大小：841728
    • 提供者：it_neu_lee

  1. 空气质量检测仪模型.zip

  2. arduino 基于Onenet Edp协议空气质量检测仪模型 SOLIDWORKS建模 可以容纳多个传感器，只需要简单的亚克力板。

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2020-05-18
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_47266209

  1. 基于灰色GM(1,1)模型的成都市大气污染物浓度预测

  2. 基于灰色系统理论的预测原理和方法,在城市大气污染物浓度预测中应用了灰色GM（1,1）模型。该模型通过了残差检验和后验差检验,检验结果均在允许范围内,模型精度较高。采用该模型对成都市2018-2022年大气污染物SO2、NO2、PM10、PM2.5年均浓度进行了灰色预测。预测结果显示,成都市未来五年环境空气质量将持续好转,但NO2和PM2.5的年均浓度仍然较高,NO2及颗粒物污染防治仍是成都市未来五年大气污染治理的重点。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38730129

  1. 考虑火电污染物时空分布特性的年合同电能分解模型

  2. 考虑火电污染物时空分布特性的年合同电能分解模型，尹楠，于继来，火电厂排放的大气污染物对人居环境的影响是与其时空分布特性有关的。本文基于人居环境的空气质量指数(Air Quality Index，AQI),通过对火�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-10
    • 文件大小：939008
    • 提供者：weixin_38694023

  1. 冬季北方室内空气交换问题的数学建模

  2. 冬季北方室内空气交换问题的数学建模，林紫雄，于良健，北方冬季寒冷，室内外温差大。为保证室内空气质量和保暖需要，需要定期开窗户。本文以辽宁阜新地区气象统计数据为例，用数学模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-04
    • 文件大小：528384
    • 提供者：weixin_38735804

  1. 中国空气污染物排放的影响因素及其国际比较分析

  2. 中国空气污染物排放的影响因素及其国际比较分析，谢锐，王芳芳，近年来，中国空气质量恶化，已成为影响民生的重大问题。本文基于Ghosh(1958)投入产出模型利用WIOD数据库提供的中国、印度两个发展中国

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-02
    • 文件大小：357376
    • 提供者：weixin_38696196

  1. 城市空气质量的模糊优选评价及灰色预测

  2. 城市空气质量的模糊优选评价及灰色预测，杨飞，，本文应用模糊优选模型对南京等五座城市的空气质量进行量化的评价比较，并结合灰色系统理论对城市的空气质量综合指数进行预测，通

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-01
    • 文件大小：245760
    • 提供者：weixin_38569166

  1. 空气中PM2.5的评价预测模型

  2. 空气中PM2.5的评价预测模型，王艳艳，段红梅，采用灰色关联分析和MATLAB软件对空气质量指数AQI中6个基本监测指标的相关与独立性进行定量分析，使用逐步回归建立了PM2.5粒子浓度与其

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-31
    • 文件大小：247808
    • 提供者：weixin_38597300

  1. Thermolib热力学系统级仿真模型（燃料电池、热电厂、综合能源）.pdf

  2. 燃料电池仿真，能源系统仿真，综合能源，热电厂仿真，thermolib氢探新能源 support(fuelcellin com18610567442 结合经验以及经典的热力学方程、求解器,模拟真实的气体行为 ■理想气体和真实气体的热力学状态计算(Peng- Robinson) 支持气体、液体混合物;可用户自定义化学反应。 具备热力学状态及其变换计算模块 ■包括真实气体模型;等压、等熵、等温、绝热等过程: 质量及能量守恒模型: 气相、液相源模型 热力学状态及状态变化 ■流体总线及状态总线模型,总线内

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42787381

  1. 基于降噪自编码深度网络的空气质量预测模型

  2. 为了解决现有空气污染物预测模型预测精度低的问题，设计了一种基于长短期记忆（LSTM）网络的去噪自动编码器深度网络（DAEDN）模型。 该模型创建了一个具有LSTM网络的降噪自动编码器，以提取原始监测数据的固有空气质量特征，并对监测数据进行降噪处理，以提高空气质量预测的准确性。 将DAEDN模型中的LSTM网络结构设计为双向LSTM（Bi-LSTM），以解决单向LSTM预测结果中的滞后问题，从而进一步提高预测模型的预测精度。 利用空气污染物时间序列数据，使用北京在过去5年中收集的每小时PM2.5浓

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38733281

  1. 基于优化高斯模型的井下空气质量分析

  2. 将高斯扩散模型引入到矿井空气的评价工作中,并对该模型进行改进,建立了优化的高斯扩散模型。最后,基于已建立的模型,运用MATLAB对1 d内不同时间矿井空气的污染物含量进行模拟。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-08
    • 文件大小：157696
    • 提供者：weixin_38521169

  1. 未确知聚类在评价井下空气质量中的应用

  2. 提出一种基于未确知聚类的井下空气评价模型。参考井下空气质量标准,并确定污染成分为CO2、CO、SO2、NO2、和H2S 5种气体。利用未确知聚类计算各空气等级的类中心,确定各样本的隶属度,对样本进行分类。实现了对井下空气质量的评价。结果表明实验数据与实际情况相吻合。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：771072
    • 提供者：weixin_38549520

  1. 应用GWR模型和克里金法对空气质量指数进行预测

  2. 空气质量（Air quality）的好坏反映了空气污染程度，它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。空气污染是一个复杂的现象，在特定时间和地点空气污染物浓度受到许多因素影响。来自固定和流动污染源的人为污染物排放大小是影响空气质量的最主要因素之一，其中包括车辆、船舶、飞机的尾气、工业污染、居民生活和取暖、垃圾焚烧等。城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。随着地理信息系统的发展，空间数据分析已引起广泛的注意，解决空间数据的方法也越来越完善，地理加权回归是空间分析中一种重要的方法

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-09-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_37041207

  1. 改进PSO-TSFNN智能家居室内空气质量检测与评价

  2. 针对室内空气质量评级存在多影响因子及随机变化的特点，在T-S模糊神经网络(TSFNN)基础上提出一种基于改进粒子群（PSO）优化的算法来对室内空气品质状况进行评价。根据GB/T18883-2002，选取室内代表性污染因子构建标准评价表；通过标准评价表对网络进行训练和测试，生成可用评价模型。结果表明，该模型能够对室内空气质量进行客观可靠的评价，为智能家居室内空气质量调控提供可靠保证，具有较高的实用价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：413696
    • 提供者：weixin_38690017

  1. 基于粗糙集和模糊神经网络的空气质量评价

  2. 针对概率神经网络的输入量过多会影响其训练速度的问题，采用了基于分辨矩阵的粗糙集属性约简方法，删除不相关或不重要的指标。鉴于空气质量分级标准的模糊性，将模糊数学和概率神经网络结合起来，构建了模糊概率神经网络空气质量评价模型(FPNN)，然后将约简后的指标值进行模糊化处理后输入到PNN神经网络进行智能训练。实例表明，该方法提高了收敛速度，评价结果客观可靠，具有一定的实用价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-25
    • 文件大小：310272
    • 提供者：weixin_38694566

  1. 基于主动学习和克里金插值的空气质量推测

  2. 空气质量监测站仅能在少数位置部署，故而无法获取城市中每个位置的空气质量信息。提出了一种基于主动学习和克里金插值的空气质量推测算法。该算法首先选用克里金插值作为基础的空气质量推测算法，然后结合主动学习的思想，对置信度最大的位置进行优先采样，最终建立基于主动学习的插值模型，通过最少的监测点对空气质量进行采样，最大限度地提升推测其他位置空气质量的准确度。研究结果表明，所提算法能够有效地提高空气质量推测精度，同时减少监测站采样数量，降低部署成本。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38658471
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