基于GA优化的水质评价的污染损害指数公式

在适当各污染物的“基准”浓度情况下，用水质污染物的实测浓度相对值替代水质污染损害率公式中的浓度监测值，并采用遗传算法优化公式中的参数，得到了与污染物的特性无关，对多种水质污染物统一适用的水质污染损害率和污染 害指数公式。提出用广义要在子赋权新方法计算水的南污染损害综合指数。该方法用于水质综合评价的物理意义明确、计算简单、使用方便，具有普适性、可比性和实用性。     

环境质量评价中关键因子识别的方法研究

应用投影寻踪聚类方法分析环境影响指标的数据资料 ,不但可以根据数据内在特性确定各评价指标的相对权重 ,避免权重人为给定的任意性 ,而且还可以通过逐次筛选找出影响环境质量的关键因子。本文将该方法成功地应用于南京市秦淮河水环境评价中 ,筛选出了影响秦淮河水质的关键因子 ,可供秦淮河水环境监测和治理作参考。另一方面 ,该方法还可以推广应用于其它类似问题的综合分析研究中。     

改进型量子遗传算法应用于区域水资源可持续利用评价

提出了一种对多项指标都能普遍适用的区域水资源可持续利用评价模型,将实数编码混沌量子遗传算法应用于区域水资源可持续利用评价模型中参数的优化,并用优化好的模型对区域水资源可持续利用做出评价。通过对中国12个区域实测数据的评价实例研究及与其它评价方法得到的结果进行对比,表明该模型具有实用性和可行性。     

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．     

应用BP网络研究气候变化对雅砻江和嘉陵江流域水资源环境的影响

气候变化对水资源的影响是一个重要的环境问题,应用人工神经网络方法建立了雅砻江和嘉陵江流域年均气温、年降水量与年径流之间的BP网络模型,利用建立的网络结构模拟了气温和降水变化对流域水资源环境的影响,结果表明气温增高和降水量减少将造成水资源量的大幅度减少,对生态环境构成威胁