神經(jīng)網(wǎng)絡模型在水質(zhì)評價中的應用.pdf

1、水質(zhì)評價作為水環(huán)境保護的一項重要措施，近年來不斷有研究學者投身到這個科學領(lǐng)域，國內(nèi)外對于水質(zhì)評價的研究已提出了多種方法及模型。本文例舉了一些常用的傳統(tǒng)水質(zhì)評價方法并分析了這幾種方法不同程度上存在的局限性，并在前人研究的基礎(chǔ)上利用了幾種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的地表水水質(zhì)評價模型對水質(zhì)進行評價。本文研究了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡、概率神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡建立的三種水質(zhì)模型，對同一個樣本數(shù)據(jù)進行分類評價。
　　研究的主要內(nèi)容有:針對吉林敦化新

2、甸段的水質(zhì)斷面的地表水水質(zhì)，選取了“COD、CODMn、BOD5、石油”四項指標組成的研究樣本。為了取得良好的訓練效果，針對這些指標的標準再結(jié)合地表水水質(zhì)標準對樣本數(shù)據(jù)用隨機插值的方法進行了樣本的擴充。本文首先闡述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡、概率神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳優(yōu)化算法的基本概念、原理，分析了各個神經(jīng)網(wǎng)絡的特點以及存在的局限性。通過BP模型、PNN模型對水質(zhì)樣本模擬得出的結(jié)果說明了神經(jīng)網(wǎng)絡水質(zhì)評價的可行性。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡在某些問題的處理上有一定的局

3、限性，所以結(jié)合BP網(wǎng)絡和遺傳算法各自的特點，將全局搜索能力比較強的遺傳算法與BP結(jié)合構(gòu)建了一種穩(wěn)定、收斂快速、魯棒性高的水質(zhì)評價模型。模型結(jié)合遺傳算法的優(yōu)點對BP的權(quán)重和閾值做出調(diào)整，從本文的每個實驗的仿真結(jié)果可以看出改進后的BP網(wǎng)絡不僅使迭代的次數(shù)減少，網(wǎng)絡的收斂速度和準確率都有很明顯的提升。
　　本文的研究表明，神經(jīng)網(wǎng)絡對水質(zhì)分類的評價方面在理論上是可行的，在實際應用中有待進一步的研發(fā)，本文的研究也為神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展做出了一些貢