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文檔簡介
1、隨著水污染的日益嚴重,水環(huán)境問題已成為阻礙中國經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展的重大因素。如何治理水污染并對水資源進行科學(xué)、有效的管理是一個極為重要的課題。而對水質(zhì)的可靠評價以及對水質(zhì)污染指標的準確預(yù)測是水資源管理和水污染治理中的關(guān)鍵環(huán)節(jié),也是難點所在。因此,本文利用黃河流域蘭州新城橋斷面和長江流域四川攀枝花龍洞斷面的相關(guān)水質(zhì)數(shù)據(jù),建立了水質(zhì)評價模型并提出一種新的水質(zhì)預(yù)測模型,為水資源管理和水污染治理提供相應(yīng)的參考。
在水質(zhì)評價模型建立過程
2、中,本文依據(jù)《地表水環(huán)境質(zhì)量標準》(GB3838-2002)規(guī)定的各水質(zhì)指標分級標準,利用等隔均勻分布內(nèi)插水質(zhì)指標數(shù)據(jù)的方式來構(gòu)建研究樣本,采用分層抽樣的方法確定訓(xùn)練樣本,并運用T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了水質(zhì)評價模型。將訓(xùn)練好的該模型分別運用到兩個斷面的水質(zhì)評價中,評價結(jié)果和真實水質(zhì)等級的高吻合率表明了該水質(zhì)評價模型的有效性和良好的泛化能力。
在水質(zhì)預(yù)測中,由于水質(zhì)指標數(shù)據(jù)的隨機性、波動性、非線性等特征,單一水質(zhì)預(yù)測模型難以達到
3、較高的精度,因此本文提出一種新的組合預(yù)測模型。該模型將差分自回歸移動平均模型(ARIMA)和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(WNN)進行組合,并利用蝙蝠算法(BA)尋找各單一模型的最優(yōu)權(quán)重。對黃河流域蘭州新城橋斷面和長江流域四川攀枝花龍洞斷面的各水質(zhì)指標分別建立組合預(yù)測模型,將預(yù)測結(jié)果與組合模型中的各單一模型和常用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最小二乘支持向量機(LSSVM)的預(yù)測結(jié)果進行對比,結(jié)果表明本文提出的組合模型預(yù)測精度高,效果更好。最后將該組合模型預(yù)測出的水
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