基于MATLAB的BP神经网络模型在漠阳江水质评价中的应用研究

为提高水质评价的准确性,基于MATLAB及人工神经网络理论,采用误差反向传播的BP算法建立漠阳江水质评价模型,充分利用神经网络的非线性映射特性,取7项常规地表水水质评价指标对漠阳江水质进行评价,并将BP神经网络评价结果与单因子评价法及综合指数法的评价结果进行比较,网络运行结果表明一致效果良好.同时较传统的水质评价方法,该网络具有较高的识别精度,提高了水质评价等级的准确性,使评价的结果更具有科学性.     

水质模糊评价理论与模型

根据模糊集理论,提出水质模糊评价理论与计算模型。用此模型进行水质评价,可以克服灰色聚类法评价结果趋于均化的缺点。     

蛙跳算法优化的地下水质评价的参数化组合算子模型

传统的参数化多元组合算子模型在进行对数变换后,采用最小二乘法求解模型参数。在满足构建的优化目标函数条件下,直接用基于群集智能的混合蛙跳算法对参数化组合算子模型中的参数进行优化,避免了传统解法过程中需要进行的对数变换,因而使参数求解变得简化。改进后的参数化组合算子模型被应用于地下水水质评价,其评价结果与用其他多种方法的评价结果基本一致。从而表明:混合蛙跳算法优化得出的地下水水质评价参数化组合算子模型为地下水水质评价提供了一种简便和实用的新方法。     

流域水质评价模糊综合评判模型及其应用

目前淮河流域水污染现象十分严重,迫切需要对水质进行评价并采取有力治理措施。本文采用基于加速遗传算法的改进层次分析法（AGA—AHP）和隶属度矩阵,建立了模糊综合评判模型。将该评价模型运用于淮河流域水质评价实例之中,结果表明了模型操作方法简单、结果真实可靠。通过水质评价可以有针对性的制定治理方案和防治规划。     

基于回归支持向量机的指标规范值的水质评价模型

传统的回归支持向量机的水质评价模型不具有普适性和通用性,当指标较多时,模型的学习效率和求解精度均会受到影响.若适当设定3类水体(地表水、地下水和富营养化水体)各项指标的参照值及指标值的规范变换式,使不同指标的同级标准的规范值差异不大,从而可以认为用规范值表示的不同指标皆“等效”于某个规范指标.因此,可建立用规范值表示的任意m项指标组合皆适用的水质评价的回归支持向量机模型.通过实例对模型的实用性进行了效果检验,结果表明:用基于回归支持向量机的指标规范值的水质评价模型对河桥地表水、黑龙洞泉域地下水和山仔水库富营养化水体的水质评价结果与用BP神经网络评价法、模糊综合评价法和属性识别评价法的评价结果基本一致.     

投影寻踪模型在水环境质量评价中的应用

介绍了投影寻踪模型的基本原理，总结了投影寻踪模型在水质评价、水资源承载力评价、水资源可持续利用评价及地下水脆弱性评价等领域的应用研究现状，探讨了投影寻踪模型在水环境质量评价领域的研究方向。     

基于神经网络模型的水质监测与评价系统

对水环境的监测与评价，可以掌握水质现状及其发展趋势，为水资源的开发利用和管理提供科学依据。水质评价是建立在水质监测基础之上的。首先结合我国水环境监测技术规范与标准，合理地选择监测项目与监测仪器，建立水质监测系统。然后在水质监测所获数据基础上，运用人工神经网络的理论和方法，通过BP网络不断的学习与训练，归纳出评价标准与评价结果间复杂的非线性关系，建立水质评价的BP神经网络模型系统。经实际应用表明，该系统具有很强的学习、联想和容错功能。为水质监测与评价提供了一条新的途径。     

模糊评价模型的改进及其在水质评价中的应用

通过将熵值赋权与模糊评价模型相结合，建立一种新的综合评价模型——熵权模糊评价模型，其运用熵值来确定权重系数，避免了传统评价模型主观赋权的局限性，并应用这种新方法对闽江的魁岐等4个断面进行水质评价。     

基于区间型贝叶斯的湖泊水质评价模型

在贝叶斯水质评价模型中引入区间数表示污染物浓度,采用区间排序法对水质评价结果进行比较,建立了区间型贝叶斯湖泊水质评价模型。同时将该模型应用于某湖泊的5个采样点进行水质监测及评价,结果显示,5个采样点水质逐渐变差,均为劣V类。基于区间型贝叶斯的湖泊水质评价模型更加直观地表示了同类水质采样点的水质差别,避免了传统方法中主观因素的影响,为属于同类别水质的采样点排序提供了评价依据。     

水质综合评价的遗传投影寻踪插值模型

为解决各单项水质评价指标评价结果的不相容问题 ,提高水质综合评价各层次的分辩力和评价模型的精度 ,本研究采用大样本数据 ,利用投影寻踪、遗传算法、插值型曲线和水质评价标准 ,为水质综合评价建立了一种新的数学模型———遗传投影寻踪插值模型 (GPPIM)。实例研究表明 ,GPPIM建模方法直观、可靠、精度高 ,既具有较强的分类功能 ,又具有较好的排序功能 ,可广泛应用于各种环境质量的综合评价。     

基于自由搜索的投影寻踪水质综合评价方法

为解决水质评价指标的不相容性以及现有评价方法对等级的分辨率较粗略等问题,提出了水质状况评价的投影寻踪方法(Projection Pursuit,PP).根据地表水环境等级划分标准,构建了能够反映水质状况变异信息的投影指标函数;引入自由搜索(Free Search,FS)算法,优化投影指标函数寻求最佳投影方向;利用最佳投影方向信息研究了各种水质指标对水质状况评价的影响程度.以山西省汾河流域为例,进行水质评价分析,并与基于加速遗传算法优化投影寻踪模型(RAGAPP)和利用粒子群优化投影寻踪模型(PSOPP)得到的投影值结果进行对比.实例应用表明,该模型评估结果误差精度优于RAGAPP和PSOPP,评价结果符合当地水质状况实际情况,且对水质等级划分清晰.     

大气环境质量综合评价的修正Logistic曲线模型

为检验现行大气环境质量评价标准的合理性 ,解决各单项大气环境质量指标的评价结果的不相容问题 ,提高大气环境质量等级模型的分辨率 ,提出了一种新的大气环境质量评价模型———修正Logistic曲线模型 ,它的大气环境质量等级是连续的实数值。根据修正Logistic曲线模型的参数值可以分析各大气环境质量指标值对大气环境质量等级的影响程度 ,据此检验现行大气环境质量等级标准的合理性。实例研究结果表明 ,该方法是可行、有效且通用的 ,在环境质量综合评价中具有广泛的应用价值。     

投影寻踪新算法在水质评价模型中的应用

用实数编码的遗传算法给出了一种投影寻踪方法中投影方向优化的新途径．在一个简单投影指标下,用新的优化途径建立了多元数据分类模型,并将其用于多指标的标准水质分类．两个实例样本水质评判结果表明,用投影寻踪新算法可以揭示高维数据的结构特征,所建立的分类与综合评价模型不仅有效,而且结果简单、直观和易于理解．     

Projection pursuit cluster model and its application in water quality assessment

One of the difficulties frequently encountered in water quality assessment is that there are many factors and they cannot be assessed according to one factor, all the effect factors associated with water quality must be used. In order to overcome this issues the projection pursuit principle is introduced into water quality assessment, and projection pursuit cluster(PPC) model is developed in this study. The PPC model makes the transition from high dimension to one-dimension. In other words, based on the PPC model, multifactor problem can be converted to one factor problem. The application of PPC model can be divided into four parts: (1) to estimate projection index function Q(a) ; (2) to find the right projection direction a ; (3) to calculate projection characteristic value of the i th sample zi, and (4) to draw comprehensive analysis on the basis of zi. On the other hand, the empirical formula of cutoff radius R is developed, which is benefit for the model to be used in practice. Finally, a case study of water quality assessment is proposed in this paper. The results showed that the PPC model is reasonable, and it is more objective and less subjective in water quality assessment. It is a new method for multivariate problem comprehensive analysis.     

模糊识别在水质综合评价中的应用

应用模糊数学方法对水质进行综合评价,其关键问题是如何合理地确定各评价指标的权重．将最优权法引入模糊评价以确定各评价指标的权系数．通过求解权向量的最优解来确定各指标权重,可避免确定评价指标权重的主观任意性,增加评价结果的分辨性．实例计算与结果对比表明,该方法克服了各指标的权系数随实测样本的不同而变化和评价结果分辨性差的缺点,提高了模型的通用性和评价结果的可比性,同时也简化了多次重复确定权系数的工作量．     

基于AGA-PP的农村公共安全综合风险评价方法

为了构建一套有效评价农村公共安全风险的指标体系和评价方法,考虑农村环境承载力影响因素对农村公共安全的制约,围绕农村生态承载力、基础设施承载力、社会承载力和人口承载力4个维度,提出能够全面评价农村公共安全风险的指标体系和基于PP（projection pursuit,投影寻踪）模型的风险评价方法.在风险评价方法构建上,采用AGA（accelerated genetic algorithm,加速遗传算法）对PP模型进行改进,实现投影指标函数的快速优化,在此基础上,采用回归分析方法,将时间序列与一维投影值进行拟合,求得一维投影值的预测曲线,通过对一维投影值的预测,利用信息扩散理论将投影值所携带的风险信息扩散至设定的4个风险等级上,用风险熵计算农村环境承载力发展趋势,并借以评价农村公共安全的风险大小.结果表明:基于AGA-PP的评价方法能够最大限度暴露多维指标数据的结构特征.依据最佳投影方向获得的一维投影值与时间序列拟合后,其拟合精度达到0.027 1,较高的拟合精度保证了后续农村环境承载力风险熵值的可信度,这在一定程度上保证了农村公共安全风险评价的可靠性.研究显示,从农村环境承载力的视角评价农村公共安全风险能够很好地反映农村公共安全风险的现实状况和发展趋势.基于AGA-PP的农村公共安全评价方法简单有效,具有评价精度高且与实际吻合度高的特征,能够为公共安全管理部门提供决策依据和方法参考.      

基于联系云的地下水水质可拓评价模型

地下水水质评价受诸多不确定因素的影响,评价指标具有模糊性、随机性和离散性特征.为真实反映指标的分布特征,提高地下水水质评价的合理性与可靠性,在此将可拓学与联系云理论耦合,提出能够描述评价指标在分类等级间转换态势的联系云可拓模型,即基于指标分类标准确定联系云数字特征,生成有限区间内的联系云与构建联系云可拓矩阵,实现统一定量描述地下水水质评价指标的确定和不确定性,然后结合权重,分析待评价物元与地下水水质等级的联系,综合确定待评物元的水质等级,并给出评价结果的可信程度.实例应用及与投影寻踪和模糊物元耦合方法结果的对比表明,本文模型评价结果与投影寻踪模糊物元方法的结果基本吻合,且基于联系云可拓模型评价地下水水质等级置信因子均小于0.01,更有效可行,并克服了可拓方法不能反映评价指标模糊性特征的缺陷.     

用标准基准投影法综合评价水体水质

投影法是一种多指标决策和评价的方法，可应用于水体水质间的比较与排序，但它不能定性评价水体水质，无法确定水体的污染情况。本文对该模型作了改进，具体方法为将水质标准值设为虚拟评价对象与考察对象一同进行投影，以标准的投影值为基准，通过标准区间嵌入法确定水体毋质等级值，根据各水质等级值进行评价及排序。以福州山仔水库为例，对水库的富营养化程度进行综合评价，评价结果与模糊隶属函数法基本相符，评价结果合理且方法简单明了。     

基于Petri理论的水质安全预警模型构建与应用

水质安全预警对于预防水污染事故发生、保障水资源安全具有重要意义。传统的水质安全预警模型只能对渐变式水环境污染事故或已经发生且有明显征兆显现出的水环境污染事故进行预警,无法对没有明显征兆的突发式水环境污染事故进行有效预警。针对这一问题,将Petri网的跃阶思想有效地纳入传统评价指标体系中,实现对模型逻辑拓扑网络的结构性调整,并结合模糊综合评价法和BP神经网络,构建了可以对突发式水环境污染事故做出及时反应的预警模型,将该模型应用到太湖水质安全预警的研究中。结果表明:在将TN、TP、透明度等指标纳入跃阶因子的基础上,模型可对太湖多次发生的水华事件实现准确预警。该结论为研究突发水环境污染事故预警提供了新的思路和理论依据。