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:随着科技突飞猛进的发展,现阶段我们的生活已经进入了互联网时代,在生活的每个角落都有互联网的存在,不管是居家生活还是交通出行等通通都与互联网有着密不可分的关系,计算机的普遍应用,给人们的生活提供了极大的便利性,让人们感受到计算机带来的无限的魅力。 关键词:网络信息 安全技术管理 计算机应用 一、前言 在当代科技发展的过程中,计算机已经逐渐的进入到了我们的生活中,在工作上,计算机的推广与使用在一定程度上提高了人们的工作效率,但是在计算机的使用过程中也面临着各种各样的问题,比如说会有病毒入侵系统,导致系统瘫痪,这些不利因素也导致互联网的安全存在问题,扰乱了计算机的网络安全,所以,在计算机普遍应用的同时要注意网络信息不被泄漏以及安全技术的管理。在保证网络信息安全的同时,要不断的探索,不断地开展下一步工作。 二、目前危机网络信息安全的主要因素 2.1互联网自身所存在的安全问题 对于网络信息的安全性,绝大多数的安全问题是互联网本身存在的问题所产生的,在互联网这个大数据时代,许多的软件与开发一不留神就会出现一些漏洞,计算机各部分的零件繁多,有显示器、硬盘、硬件设备、软件设备等,所波及的范围特别广泛,在某个小环节出极小的问题,那么就会导致计算机整体出现漏洞,从而就会导致互联网安全问题的出现,而且在传递信息的过程中也会存在安全问题,由于信息的来源不同,从而就会出现参差不齐的问题,在传递信息的时候,所传递的信息本身就存在着一些不安全的因素,从而导致互联网信息的安全受到威胁,所以目前危及网络信息安全的因素也是因为计算机及互联网本身存在着漏洞。 2.2一些网络黑客破坏网络安全 随着科技的发展,一些新兴科技的兴起,随之就会出现一些破坏行为的出现,而这些破环行为不仅仅存在于现实生活中,在网络上也是存在这种现象的,比如在发展迅速的互联网中就会出现网络黑客破坏网络系统,对于一些重要的信息进行轰炸以及传播,网络黑客的出现严重危害了网络信息的安全,对于一些重要信息,他们会通过远程操控计算机深层次的盗取并且传播,被世人所周知,这样的行为严重的危害到合理的传播信息的原则,而且这些网络黑客他们没有原则与底线,凭借自己对于计算机的熟练程度,对于网络安全进行肆意的扰乱与破坏,在一定程度上严重的危害了互联网在传播信息时的安全问题,从而使人们的内心产生极大地惶恐,并不利于互联网的良好发展。他们还会运用一些不好的手段导致整个系统瘫痪,从而耽误工作进程。
简介:摘 要 :随着社会经济和科技水平的发展,网络和应用技术也发生了重大的变革。网络架构、基础运营系统和信息安全在企业的信息化建设中起着重要的作用,我们必须将其优化作为信息化建设过程中的重点。企业基础网络是企業信息化建设和运营的基础和关键基础运营系统是适应和满足用户进行数据和信息交换的可操作平台信息安全是为企业数据交换进行安全保护和控制的行为。这三方面都相互影响着企业的基础信息化程度和网络安全,也影响着企业信息化的未来发展方向。所以加强企业计算机网络数据库安全管理技术对企业的信息化发展有着重要的作用,下面笔者将从网络数据库安全管理技术的缺陷及其解决方法讨论如何优化计算机网络数据库的安全管理技术。
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。