基于可變模糊集理論的水文水資源系統(tǒng)模擬、評價與決策方法及應(yīng)用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、水文學(xué)是水資源學(xué)的基礎(chǔ),服務(wù)于水資源學(xué)。水資源系統(tǒng)的研究不僅要考慮水文系統(tǒng)中的自然影響因素,更要考慮社會和經(jīng)濟(jì)等人文因素。水文水資源系統(tǒng)具有自然性、社會性、開放性等多種特性,其影響因素復(fù)雜而繁多,包括大量確定性信息,以及難以確知和精確量化的不確定性信息,這些不確定性信息主要表現(xiàn)為隨機(jī)性和模糊性。 模糊性是水文系統(tǒng)和水資源系統(tǒng)所共有的特性,其研究始于20世紀(jì)80年代陳守煜創(chuàng)建的模糊水文學(xué),后拓展為模糊水文水資源學(xué),在數(shù)學(xué)上現(xiàn)已發(fā)展

2、為可變模糊集理論。該理論不僅是研究水文水資源系統(tǒng)中模糊性與非線性問題的理論,也是研究模糊系統(tǒng)中具有自然和社會雙重屬性問題的有力工具,包括模擬、決策和評價等系統(tǒng)理論、模型和方法。本文在該理論基礎(chǔ)上,對水文水資源系統(tǒng)中的部分模擬、決策及評價問題進(jìn)行了應(yīng)用研究,主要內(nèi)容和成果如下: (1)針對模糊優(yōu)選神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法訓(xùn)練得到的連接權(quán)重常常需要考慮求解區(qū)間的問題,提出了給定求解區(qū)間的BP算法,該算法訓(xùn)練時對連接權(quán)重的求解區(qū)間進(jìn)行了設(shè)定,

3、避免了原算法中容易出現(xiàn)的過學(xué)習(xí)問題。并基于該算法對云南蔣家溝粘性泥石流平均流速進(jìn)行了訓(xùn)練和檢驗,訓(xùn)練采用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),綜合考慮訓(xùn)練和檢驗精度,確定了試算范圍內(nèi)的最優(yōu)隱節(jié)點(diǎn)數(shù),表明了該算法的有效性。 (2)模糊優(yōu)選神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型賦予了激勵函數(shù)物理意義,其應(yīng)用需要根據(jù)實際問題建立固定的表達(dá)結(jié)構(gòu),并設(shè)定連接權(quán)重的求解區(qū)間。其中求解區(qū)間應(yīng)根據(jù)具體問題確立,是明示連接權(quán)重物理意義的關(guān)鍵。以咸淡輪灌試驗為研究對象,建立了作物水鹽響應(yīng)關(guān)系的

4、固定表達(dá)結(jié)構(gòu),設(shè)定連接權(quán)重的求解區(qū)間為[0,1],符合權(quán)重的物理意義,對作物水鹽響應(yīng)關(guān)系進(jìn)行了模擬。模擬結(jié)果不僅比傳統(tǒng)Jenson模型具有更高的精度,而且訓(xùn)練得到的連接權(quán)重也較好的表達(dá)了棉花籽棉產(chǎn)量對不同處理的響應(yīng)關(guān)系,為咸淡輪灌灌溉制度的制定提供科學(xué)依據(jù)。 (3)咸淡輪灌灌溉制度是微咸水灌溉實施的關(guān)鍵,在方案的選取中不僅要考慮微咸水礦化度及灌水量對作物產(chǎn)量的影響,同時應(yīng)統(tǒng)籌考慮節(jié)約淡水量和對土壤生態(tài)環(huán)境的影響,屬于定性與定量目

5、標(biāo)并存的多目標(biāo)半結(jié)構(gòu)性決策問題。應(yīng)用陳守煜提出的多目標(biāo)半結(jié)構(gòu)性模糊最優(yōu)決策方法對咸淡輪灌方案進(jìn)行了優(yōu)選,其中作物產(chǎn)量影響水平目標(biāo)的量化以模糊優(yōu)選神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的作物水鹽響應(yīng)關(guān)系為依據(jù),并分析了土壤生態(tài)環(huán)境影響程度目標(biāo)在變權(quán)重條件下決策結(jié)果的穩(wěn)定性,為微咸水灌溉多目標(biāo)半結(jié)構(gòu)性最優(yōu)決策提供了有效的決策方法。 (4)模糊優(yōu)選神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型目前只有單目標(biāo)輸出BP算法的相關(guān)研究,針對非線性模擬中,通常會面臨多個目標(biāo)輸出的現(xiàn)象,故將模糊優(yōu)選神經(jīng)

6、網(wǎng)絡(luò)模型的單目標(biāo)輸出結(jié)構(gòu)拓展為多目標(biāo)輸出結(jié)構(gòu),并應(yīng)用該算法對咸淡輪灌技術(shù)下作物生長多項觀測值進(jìn)行了模擬,結(jié)果表明模糊優(yōu)選神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以較為精確的對作物生長多項觀測值進(jìn)行模擬,其在多目標(biāo)非線性模擬中具有較好的應(yīng)用價值。 (5)對模糊可變評價方法進(jìn)行了應(yīng)用性研究,應(yīng)用對象為土地適宜性評價與區(qū)域水資源可持續(xù)利用評價,兩例應(yīng)用展現(xiàn)了評價體系為多層次、多指標(biāo)、多模型的評價過程,與其它方法相比,模糊可變評價方法通過模型集CA與模型參數(shù)集C

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