基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)評價(jià)和預(yù)測研究.pdf

1、目前，環(huán)境問題受到了社會的廣泛關(guān)注，我們的生活離不開水，因此，水環(huán)境問題的研究成為了目前環(huán)境問題研究的焦點(diǎn)，水質(zhì)評價(jià)一般被認(rèn)為是水環(huán)境問題研究的基礎(chǔ)，如何有效快速的進(jìn)行水質(zhì)評價(jià)就顯得格外重要，傳統(tǒng)的水質(zhì)評價(jià)方法包括指數(shù)評價(jià)法、模糊數(shù)學(xué)評價(jià)法以及基于灰色系統(tǒng)理論的評價(jià)方法等，這些方法雖然都在水質(zhì)評價(jià)方面得到了應(yīng)用，但單獨(dú)使用這些方法進(jìn)行水質(zhì)評價(jià)時(shí)，其結(jié)果往往缺乏客觀性，以致不同地區(qū)的水質(zhì)評價(jià)結(jié)果往往難以進(jìn)行縱向的對比。伴隨著人工智能的發(fā)展

2、，也為水環(huán)境問題的研究提供了不少新的方法，其中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水質(zhì)評價(jià)方面取得了不錯(cuò)的效果。水質(zhì)狀況的預(yù)測可以分為對水體水質(zhì)總體狀況的預(yù)測和對水體某項(xiàng)指標(biāo)的預(yù)測，對水質(zhì)狀況的預(yù)測，將有助于我們了解水體變化的趨勢，揭示水體變化的規(guī)律，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理高度非線性化問題的能力，以及黑箱式的運(yùn)作模式為水質(zhì)預(yù)測提供了便利，相比于傳統(tǒng)物理方法要簡便很多。
　　 Matlab是由MathWorks公司推出的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件，被廣泛用于數(shù)學(xué)分析、數(shù)

3、據(jù)可視化等方面，Matlab與傳統(tǒng)數(shù)學(xué)分析軟件最大的不同是其基本的數(shù)據(jù)處理單位為數(shù)組，這為數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)可視化都提供了極大的便利。
　　 此次研究中采用Matlab軟件，分別建立BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價(jià)模型，對溫瑞塘河水質(zhì)進(jìn)行評價(jià)，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對水質(zhì)單項(xiàng)指標(biāo)（葉綠素a）進(jìn)行預(yù)測，并與傳統(tǒng)的回歸方法進(jìn)行了比較;在綜合水質(zhì)預(yù)測中，引入時(shí)間空間坐標(biāo)概念，使水質(zhì)的變化與導(dǎo)致水質(zhì)變化的因素在時(shí)空上相關(guān)聯(lián)。實(shí)驗(yàn)中，使用M