基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色系統(tǒng)的水質(zhì)預(yù)測研究.pdf

1、水質(zhì)預(yù)測是水環(huán)境規(guī)劃、評價(jià)和管理工作的基礎(chǔ)。本文在分析水質(zhì)預(yù)測的研究現(xiàn)狀,掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的基本原理與算法、模糊數(shù)學(xué)和灰色系統(tǒng)基本理論的基礎(chǔ)之上,將補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CFNN)和灰色動(dòng)態(tài)模型群應(yīng)用到了水質(zhì)預(yù)測領(lǐng)域,在水質(zhì)預(yù)測方面進(jìn)行了一些探索性的研究工作,為提高水質(zhì)預(yù)測工作的精確性和可靠性做出了努力。
　　 本文介紹了CFNN的原理,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法,并建立起一種具有快速學(xué)習(xí)算法、能夠執(zhí)行補(bǔ)償模糊推理的補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水

2、質(zhì)預(yù)測模型,以克服常規(guī)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)的各種技術(shù)難點(diǎn)。將建立好的水質(zhì)預(yù)測模型應(yīng)用于天津空港水務(wù)公司紡織污水處理廠進(jìn)水水質(zhì)的預(yù)測中,最后得出了補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)預(yù)測模型預(yù)測精度更高,擬合效果更好,預(yù)測數(shù)據(jù)更可靠的結(jié)論。此外,研究還發(fā)現(xiàn),補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于污水指標(biāo)數(shù)值較大且數(shù)值波動(dòng)頻率相對平緩、規(guī)律性較強(qiáng)的情況,能夠給出相當(dāng)精確的預(yù)測結(jié)果,但對于濃度較低的污染物或波動(dòng)頻率較大的水質(zhì)指標(biāo),補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型所給出的預(yù)測結(jié)果就不

3、是那么令人滿意了,所以該方法如果被運(yùn)用到需要精確控制出水水質(zhì)的水廠指標(biāo)預(yù)測中,可能并不能發(fā)揮它應(yīng)有的優(yōu)勢。
　　 本文介紹了灰色系統(tǒng)的原理以及灰色動(dòng)態(tài)模型群法的建模機(jī)理,根據(jù)初步研究,將灰色動(dòng)態(tài)模型群法應(yīng)用于水質(zhì)預(yù)測中。根據(jù)灰色動(dòng)態(tài)模型群法的建模機(jī)理,以濁漳河某河段的實(shí)際水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)為研究對象,建立了相應(yīng)的灰色動(dòng)態(tài)模型群,以對模型的性能進(jìn)行初步性能驗(yàn)證,并用同樣的建模型群法以及驗(yàn)證方法對補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)預(yù)測模型已預(yù)測過的天津