环境影响评价大气预测软件，对一个项目的污染物、污染源、项目特征和气象数据进行录入、保存和必要的预处理。项目特征包括背景图及其定位、地形高程、现状监测数据以及敏感点和厂界线定义。环评软件工具

灰狼算法(GWO)优化回升状态网络ESN回归预测，GWO-ESN回归预测模型,多输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。 灰狼算法(GWO)优化回升状态网络ESN回归预测，GWO-ESN回归预测模型,多输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

以河南省三门峡市峡县为研究对象，进行地质灾害易发性评价。基于地形、地质和遥感影像等多源数据，首先提取了12个滑坡易发性评价因子，并对这些因子进行主成分分析，从而选取了无显著相关的影响地质灾害发生的 11 个评价因子（断层、岩性、高程、坡度、坡向、曲率、水系、降雨、道路开挖、TWI及土地利用类型）作为评价指标，依据各指标条件下历史地质灾害发生的频数直方图变化，并结合因子在地质学上的影响进行分级。

基于高斯过程回归(GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于鲸鱼算法优化BP神经网络(WOA-BP)的时间序列预测，matlab代码。 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

自1956年人工智能概念提出后，相关技术快速发展。近年来随着文言一心、new bing、chatGPT等人工智能新产品问世后，对各行各业产生了不同程度的影响。2023年3月，据统计美国已经有90%的学生使用chatGPT辅助完成作业。因此，本文将基于给出的人工智能相关调查问卷以及结果，对人工智能对大学生学习影响情况进行分析。 问题一，首先对于问卷结果进行分析。基于本文的研究侧重点，对调查问卷进行修改，剔除对研究没有太多意义的问题。对数据集，进行缺失值异常值判定，剔除异常数据样本。之后，对问卷进行效度信度检验。将调查问卷问题分为调查者基本信息、调查者学习情况、调查者对人工智能态度、人工智能发展四个部分进行分析。对于问卷结果进行编码，对不同的问题下，对应的问题回答设置不同的数值变量，完成调查问卷问卷结果的数值化处理。 问题二，根据问题一调查问卷的结果，设置调查者基本信息、调查者学习情况、调查者对人工智能态度、人工智能发展四个一级指标，对应的在一级指标下根据问卷设置二级指标。初步设置后，分析一级指标下，对应所属的二级指标之间的相关性、关联性，以论述指标选取的合理性。最终，根据分析结果，构建指

2023年电工杯：B题人工智能对大学生学习影响的评价

论文研究-基于筛选配组应用的动力电池综合性能评价方法研究.pdf,  动力电池作为电力储能和电动汽车的主要动力源, 使用时需要串并联成组以满足电压、容量、功率等各方面的要求, 而单体电池的综合性能是影响电池配组的重要前提. 如何客观准确地评价单体电池性能, 已成为当前电池筛选配组和成组应用研究的重点和难点. 本文以大容量的能量型动力电池为评价对象, 以功率、内阻、容量、极化、放电温升、充电温升、开路电压和自放电率为评价指标, 基于德尔菲法分析各因素对电池综合性能的影响程度, 给出各评价指标的权重值, 基于灰色关联度模型对数据进行归一化处理和关联度测算, 构建动力电池综合性能评价模型. 以电池的实测数据为例, 给出单体电池的评价结果. 同时, 基于三个不同使用路径下的电池性能评价结果, 验证了综合评价方法的可行性. 最后, 本文提出的单体电池综合评价模型也为电池的成组使用提供了配组依据.

基于BP神经网络回归预测,多变量输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

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