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文檔簡介
1、近年來,國內(nèi)外水體富營養(yǎng)化導(dǎo)致的藻類水華事件頻頻發(fā)生。在淡水水體中,尤其是湖泊水庫中藻類水華的發(fā)生嚴(yán)重影響了人類飲用水安全并對生態(tài)環(huán)境造成了嚴(yán)重破壞。及早進行湖庫水源地藻類水華監(jiān)測預(yù)警并提前應(yīng)對,對于確保人民群眾飲用水安全和水體污染控制與治理有重要意義。
本文的研究工作主要是針對某示范地水庫,建立有效的藻類濃度預(yù)測模型。本文通過研究國內(nèi)外湖泊水庫的藻類水華預(yù)測技術(shù)進展,結(jié)合對應(yīng)用對象的藻類生長研究,提出了基于競爭的多重神經(jīng)
2、網(wǎng)絡(luò)藻類濃度預(yù)測模型,主要內(nèi)容及創(chuàng)新點如下:
(1)針對東莞市某水庫,研究該水庫中藻類生長變化規(guī)律,以及其生長受到的環(huán)境因素的影響。并與現(xiàn)有研究中藻類生長規(guī)律做對比,研究該示范地的藻類生長影響因素。
(2)引入獨立成分分析算法,將該算法用于研究影響藻類生長的潛在影響因子。對計算得到的獨立成分與藻類濃度進行相關(guān)性分析,結(jié)果表明獨立成分因子比環(huán)境因子與藻類濃度的相關(guān)系數(shù)更大。因此經(jīng)過獨立成分分析優(yōu)化時序BP神經(jīng)網(wǎng)
3、絡(luò)預(yù)測模型的輸入節(jié)點因子,降低了輸入維數(shù),優(yōu)化了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
(3)通過研究藻類濃度與藻類種群中優(yōu)勢藻結(jié)構(gòu)變化之間的關(guān)系,分析藻類優(yōu)勢藻生長變化規(guī)律。文中引入優(yōu)勢度作為藻類種群結(jié)構(gòu)的評價因子,將該因子與獨立成分分析的獨立因子一同作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點因子,進一步優(yōu)化預(yù)測模型。
(4)針對分析得到的該水庫中藻類生長變化規(guī)律,提出基于競爭的多重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)藻類濃度預(yù)測模型。藻類在不同的季節(jié)其藻種結(jié)構(gòu)、藻類濃度變化有
4、不同的特性與變化規(guī)律,將藻類生長按階段性劃分對藻類濃度預(yù)測精度有重要的意義。因此采用前文研究確定的優(yōu)化的預(yù)測模型結(jié)構(gòu),分別使用春季、夏季、秋季、冬季四個季節(jié)的樣本數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練得到四種訓(xùn)練模型,然后使用雙層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對這四個模型進行競爭選取,選取與當(dāng)前生長狀況最相適應(yīng)的模式匹配模型進行藻類濃度預(yù)測,最終得到基于競爭的多重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)藻類濃度預(yù)測模型。該方法對于湖泊水庫的藻類濃度預(yù)測具有一定的借鑒意義,針對藻類生長的復(fù)雜性導(dǎo)致的無論采用機理
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