本文關(guān)鍵詞：水質(zhì)預(yù)測的粒計(jì)算求解與深度學(xué)習(xí)方法

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【摘要】：生命之水孕育著一切,水對于這個世界意義重大。然而,在人們對生活質(zhì)量要求越來越高的21世紀(jì),水資源現(xiàn)狀卻越來越不樂觀,原本短缺的寶貴水資源出現(xiàn)了嚴(yán)重的污染問題。為了防洪、發(fā)電、保護(hù)水資源、充分利用水資源,國家修建了世界上最大的水利水電樞紐工程——三峽水電站。為確保三峽庫區(qū)的水質(zhì)安全和生態(tài)健康,提高三峽工程的綜合效益和管理能力,中國科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院參與了國家重大科技專項(xiàng)專題:三峽庫區(qū)水生態(tài)環(huán)境感知系統(tǒng)及平臺業(yè)務(wù)化運(yùn)行。本文的研究內(nèi)容源于此項(xiàng)目,用粒計(jì)算的優(yōu)勢去進(jìn)行水質(zhì)預(yù)測。水質(zhì)數(shù)據(jù)具有復(fù)雜的非線性特性,而粒計(jì)算模擬了人類大腦認(rèn)識解決問題的過程,能通過�；�,用幾個簡單易解的問題來替代復(fù)雜難解的問題,不確定的、非線性的復(fù)雜問題都能被粒計(jì)算很好的求解。本文將粒計(jì)算的思想運(yùn)用到水質(zhì)預(yù)測上,對機(jī)理性和非機(jī)理性的水質(zhì)預(yù)測進(jìn)行研究,具體研究內(nèi)容如下:(1)機(jī)理性水質(zhì)預(yù)測模型全面考慮到了影響水質(zhì)的各種因子,其中,對流擴(kuò)散方程可以描述污染物的擴(kuò)散過程,快速且準(zhǔn)確的得到污染物濃度分布情況具有重大的理論和實(shí)際意義。本文將粒計(jì)算中的粒層之間解的重構(gòu)法與特征有限元法相結(jié)合,構(gòu)造了一種新算法求解非線性對流擴(kuò)散方程,并從理論上分析了此種方法的收斂性和時間復(fù)雜度,同時用數(shù)學(xué)例子證明了此法的有效性。此方法將原本需要直接在細(xì)粒層(目標(biāo)粒度)上求解的非線性問題轉(zhuǎn)換成:先在粗粒層上求解,再用粗粒層上的解推導(dǎo)出細(xì)粒層上的解。此方法將所有的非線性問題留在求解難度較小的粗粒層,細(xì)粒層上只進(jìn)行線性計(jì)算,不僅消除了數(shù)值震蕩問題,還在不犧牲精確度的前提下有效降低了問題的復(fù)雜度,提高了求解效率。(2)基于深度學(xué)習(xí)的水質(zhì)預(yù)測。雖然機(jī)理性水質(zhì)模型能全面了解水質(zhì)變化過程,但需要大量的數(shù)據(jù)信息來確定模型參數(shù),且只針對特定的水域有效。目前,很多水質(zhì)機(jī)理我們并不清楚,且大多水域的數(shù)據(jù)資料匱乏,很難建立描述準(zhǔn)確的機(jī)理性水質(zhì)預(yù)測模型。深度學(xué)習(xí)技術(shù)有很好的數(shù)據(jù)非線性逼近能力、自學(xué)習(xí)能力和泛化能力,能對復(fù)雜非線性現(xiàn)象進(jìn)行很好的黑盒子式的模擬預(yù)測。本文用基于深度學(xué)習(xí)的水質(zhì)預(yù)測模型對具有復(fù)雜非線性特性的污水處理廠數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,并采用了粒子群優(yōu)化算法,能對預(yù)測模型中隱含層神經(jīng)單元個數(shù)和學(xué)習(xí)速率進(jìn)行動態(tài)優(yōu)化,改善了預(yù)測模型的收斂速度和泛化能力,使得預(yù)測結(jié)果更加科學(xué)準(zhǔn)確,為水質(zhì)預(yù)測提供一種新的解決途徑。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TU991.21

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1205355