灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水質(zhì)污染預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、可持續(xù)發(fā)展是關(guān)系人類(lèi)前途和命運(yùn)并為當(dāng)今國(guó)際社會(huì)普遍關(guān)注的重大問(wèn)題，水資源作為基礎(chǔ)性的自然資源和戰(zhàn)略性的經(jīng)濟(jì)資源，它的可持續(xù)利用是經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展重要保障。水資源短缺和水質(zhì)污染嚴(yán)重已經(jīng)成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展面臨的重大問(wèn)題之一。水質(zhì)污染預(yù)測(cè)是順利實(shí)現(xiàn)水環(huán)境規(guī)劃管理、水污染綜合防治等任務(wù)不可缺少的基礎(chǔ)工作，是具有普遍意義的一項(xiàng)重要內(nèi)容。 在參考了國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，系統(tǒng)總結(jié)國(guó)內(nèi)外水質(zhì)模型研究成果的基礎(chǔ)上，針對(duì)本文的研究對(duì)象-東江石龍河段

2、的特征，選擇多賓斯-坎普水質(zhì)模型為研究目標(biāo)。并對(duì)其參數(shù)進(jìn)行求解。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是復(fù)雜非線性科學(xué)和人工智能科學(xué)的前沿，近年來(lái)，隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和應(yīng)用技術(shù)的日益完善，逐漸成為各個(gè)學(xué)科的研究熱點(diǎn)?；疑碚撘蚱淠Ｐ蜆?gòu)建簡(jiǎn)單，而廣泛用于離散的系統(tǒng)或是已知信息量較少的系統(tǒng)中。本文全面分析了水質(zhì)模擬模型的發(fā)展情況和類(lèi)型，闡述了灰色理論和ANN中的BP網(wǎng)絡(luò)的基本預(yù)測(cè)原理，分別將兩者用于水質(zhì)預(yù)測(cè)。 本文主要在水質(zhì)模擬的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3、建模方法及其在水質(zhì)預(yù)測(cè)的應(yīng)用方面做了些探索性的研究，提出了一種對(duì)污染參數(shù)直接進(jìn)行預(yù)測(cè)的新思路。本文較為詳細(xì)的介紹了灰色預(yù)測(cè)技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)技術(shù)。首先分別采用GM（1.1）和微偏灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)水質(zhì)參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，選出其中精度較高者，而后采用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)，在分別討論了兩者特點(diǎn)及其不足之處后，最后針對(duì)它們的互補(bǔ)性總結(jié)出基于灰色系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。從而為提高水質(zhì)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的性能提供科學(xué)依據(jù)。 通過(guò)選用