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文檔簡(jiǎn)介
1、水環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)是實(shí)施水環(huán)境管理規(guī)劃、解決日益嚴(yán)峻的水環(huán)境問(wèn)題的工作基礎(chǔ),通過(guò)水質(zhì)評(píng)價(jià)可對(duì)某一區(qū)域的水環(huán)境質(zhì)量狀況作出科學(xué)的評(píng)估,并為環(huán)境管理、環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)的制訂、環(huán)境規(guī)劃以及環(huán)境污染綜合防治等提供科學(xué)依據(jù)。 多年來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)水環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了大量研究,但多數(shù)方法均存在著不足之處。而目前我國(guó)環(huán)境評(píng)價(jià)實(shí)際工作中所采用的傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法由于沒(méi)有考慮到水環(huán)境問(wèn)題的復(fù)雜性及非線性,存在一定的不合理性。因此,本文試圖從水質(zhì)評(píng)價(jià)的隨機(jī)不確定
2、性角度出發(fā),對(duì)基于不確定性理論的水質(zhì)評(píng)價(jià)方法進(jìn)行探討,從而為水環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)的發(fā)展提供新的方法理論。 論文通過(guò)對(duì)不確定性理論的研究,分別研究探討了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊數(shù)學(xué)的水質(zhì)評(píng)價(jià)模型的建立方法,對(duì)兩種方法在建立和使用過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題提出了改進(jìn)措施,并對(duì)所建立模型進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證。 論文在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)評(píng)價(jià)模型的建立過(guò)程中,根據(jù)水質(zhì)評(píng)價(jià)自身特點(diǎn)選擇網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并利用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行編程。為提高模型精度,分別從網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)
3、算法、隱層節(jié)點(diǎn)確定方法以及訓(xùn)練樣本等方面對(duì)網(wǎng)絡(luò)加以改進(jìn)。在學(xué)習(xí)算法的選擇上采用了附加動(dòng)量及自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率的梯度下降法作為網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法;在隱層節(jié)點(diǎn)的確定過(guò)程中以經(jīng)驗(yàn)公式推算值為基礎(chǔ),采用遞增的試算法進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算;采用等級(jí)臨界值區(qū)間內(nèi)隨機(jī)差值算法對(duì)樣本進(jìn)行擴(kuò)充,以提高網(wǎng)絡(luò)的魯棒性和識(shí)別的準(zhǔn)確性。利用改進(jìn)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)已知實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證,取得了良好的評(píng)價(jià)效果。 在模糊綜合評(píng)價(jià)法水質(zhì)評(píng)價(jià)模型的建立過(guò)程中,通過(guò)對(duì)評(píng)價(jià)因子和其評(píng)價(jià)等級(jí)的
4、界定,采用降半梯形隸屬函數(shù)確定隸屬距陣,運(yùn)用超標(biāo)倍數(shù)加權(quán)法計(jì)算權(quán)重并進(jìn)行歸一化處理,建立加權(quán)平均型水環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)模糊數(shù)學(xué)模型,同時(shí)引入了Matlab軟件編程,避免了繁瑣的人工計(jì)算。利用所建模型對(duì)已知實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證,取得了良好的評(píng)價(jià)效果。 同時(shí),提出了將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊綜合評(píng)價(jià)相結(jié)合,由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造隸屬度矩陣的方法,對(duì)模糊綜合評(píng)價(jià)法水質(zhì)評(píng)價(jià)模型進(jìn)行了改進(jìn),通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證,確定該模型用于水質(zhì)評(píng)價(jià)是可行的,具有很好的可操作性和實(shí)用性
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