BP神经网络在再生水补给密云水库水质评价中的应用

基于环境质量基本模型,将补给的再生水视为点源污染,建立了再生水补给后的湖库污染物浓度变化模型.在得到补给后主要污染物稳定浓度的基础上,建立BP神经网络模型,使用随机数发生器生成随机数据作为模型的学习样本和检验样本以满足BP模型对样本数量的需求.使用BP模型对再生水补给后的水质进行评价,评价结果证明了再生水补给的可行性与相对安全性.     

改进属性识别法在水质评价中的应用

为克服水质综合评价过程中指标权重带有主观性的弱点,提出了基于数据驱动技术确定权重的改进属性识别法,综合利用分类标准信息和样本信息进行迭代确定权重.采用浮桥河水库枯水期水质监测资料进行水质评价,验证了该模型用于水质综合评价的可行性.     

河流水质的动态马尔柯夫评价

根据马尔柯夫过程的原理,在水质级别评价结果的基础之上,构造水质变化的概率转移矩阵,并对转移概率赋权计算绝对进步度,然后在此基础上引出相对进步度的概念,用相对进步度来评价河流水质在一段时期内的变化程度.运用该方法计算了中国四大河流2005年的水质相对进步度,并对计算结果进行了分析.     

模糊综合评价在天然水体水质评价中的应用研究

采用模糊数学方法,对河网地区面源污染影响较大的代表性河流的水质状况进行综合评价研究。根据监测断面水质污染特点,确定了8个指标作为评价因子,建立了评价因素矩阵,计算出影响因子的权重。在此基础上,提出了模糊综合评价的水质级别,证明该河网地区的污染物主要是氮、磷和有机物。     

因子分析及其在河网水质综合评价中的应用研究

对因子分析方法在天然水体水质评价中的应用进行研究,证明在数据较为缺乏的情况下,使用因子分析方法可以损失较少信息,减少评价指标,针对主因子进行分析,使水质评价结果更为合理和有效。同时,利用因子的得分值还可以将不同地区进行比较分析。应用因子分析对河网地区典型河流的水质状况进行分析,发现了增长潜力较大的主要因子,并对该地区的水质状况做出了符合实际的总体评价,表明因子分析在水质评价中具有重要应用价值。     

模糊评价因子的熵权法赋权及其在水质评价中的应用

针对模糊综合评价方法中对多因子赋权时计算繁琐、工作量大、未考虑多个评价对象间联系等缺陷，提出利用熵权法对多评价目标因子赋权的新思路．利用三峡库区城市江段13个监测断面的水质监测数据，比较了利用熵权法与传统的评价因子赋权的差异．结果表明，当涉及多个评价对象时，采用熵权法对各因子赋权，只需1次计算即可，无需对每个监测点进行权重计算，从而使模糊评价过程大大简化，评价的结果客观、合理．     

基于多元统计和水质标识指数的辽阳太子河水质评价研究

以太子河辽阳段为例,通过因子分析从16个水质评价基础指标中筛选出8个作为水质评价重要指标.在利用方差分析(ANOVA)对各监测断面多年水质指标数据进行时间与空间尺度上显著差异性检验的基础上,通过层次聚类分析将2009—2012年3个断面的144个样本点分成11组.同时,以各组的样本均值为基础,采用水质标识指数方法得到各组的水质评价结果,并将其分解到各组对应的水质样本点,以实现对多断面、长时间大量样本的水质评价.实证结果表明:2009—2012年间太子河辽阳段干流的水质状况大部分处于Ⅲ级以上,从上游到下游,水质状况呈恶化趋势.研究表明,本文提出的基于多元统计分析和水质标识指数的水质评价方法可用于多断面、长时间大量样本的水质评价工作.     

遗传规划方法在水质预测中的应用

为克服现有水质预测方法的不足,应用遗传规划方法进行水质预测,用遗传规划个体表征预测函数,预测精度为评价标准,通过复制、交叉等操作,不断改变遗传规划个体结构,最终找到预测值的最佳显式预测函数.以漓江为例,建立了基于GP的预测模型,仿真计算结果表明模型具有较高的预测精度.     

BP模型在河流水质预测中的误差分析

为验证BP模型在河流水质预测中的有效性，利用仿真技术模拟一条河流污染物变化趋势，产生大量的河流水质参数数据。用上游已知河段的水质数据预测该河流下游10个检测断面的水质状况。预测过程分2种情况进行：长距离预测（一次连续预测下游10个河段）和短距离预测（每次连续预测下游2个河段）。并以MSE函数生成均方误差作为对2种预测方法性能的检验，结果显示，长距离预测的性能低于短距离预测，2种方法对溶解氧预测的均方误差为0.432和0.035，对生化需氧量预测的均方误差分别为0.243,0.055。     

模糊综合评价在天然水体水质评价中的应用研究

采用模糊数学方法，对河网地区面源污染影响较大的代表性河流的水质状况进行综合评价研究。根据监测断面水质污染特点，确定了8个指标作为评价因子，建立了评价因素矩阵，计算出影响因子的权重。在此基础上，提出了模糊综合评价的水质级别，证明该河网地区的污染物主要是氮、磷和有机物。