【摘要】：隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,環(huán)境保護(hù)工作面臨前所未有的壓力。為有效加強(qiáng)水產(chǎn)養(yǎng)殖水域環(huán)境的監(jiān)管力度,應(yīng)對(duì)突發(fā)性環(huán)境污染事故對(duì)社會(huì)生活和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)擬合水產(chǎn)養(yǎng)殖水域飼料投放與總磷(TP)、總氮(TN)、透明度(SD)以及耗氧量(COD)等富營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)變化情況的對(duì)應(yīng)函數(shù)關(guān)系,并利用遺傳算法來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化方法,形成養(yǎng)殖水域預(yù)警模型,為水域環(huán)境治理和公共決策提供技術(shù)支撐。利用該模型對(duì)鄱陽(yáng)湖新型水產(chǎn)養(yǎng)殖基地的樣本進(jìn)行分析,取得了很好的預(yù)測(cè)效果。
[Abstract]:With the rapid development of our economy, environmental protection is facing unprecedented pressure. In order to effectively strengthen the environmental supervision of aquaculture waters and cope with the impact of sudden environmental pollution accidents on social life and economic development, BP neural network was established to fit the corresponding function relationship between feed supply and total phosphorus (TP), total nitrogen (TN), transparency (SD) and oxygen consumption (COD), and the optimization method of objective function was realized by genetic algorithm. The early warning model of aquaculture water area is formed to provide technical support for water environmental management and public decision-making. The model is used to analyze the samples of the new aquaculture base in Poyang Lake, and good prediction results are obtained.
【作者單位】： 蘇州托普信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP18;X714

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 楊薇;南軍;孫德智;田禹;;遺傳算法在水資源與水環(huán)境研究中的應(yīng)用綜述[J];水資源保護(hù);2007年01期

2 賈艷輝;;基于遺傳算法的水質(zhì)模型參數(shù)的確定方法[J];海河水利;2008年01期

3 魏加華,張建立;非線性水污染控制系統(tǒng)規(guī)劃的遺傳算法[J];煤田地質(zhì)與勘探;1999年02期

4 劉峰,胡非;用遺傳算法優(yōu)化工業(yè)污染源布局[J];城市環(huán)境與城市生態(tài);2003年06期

5 張麗麗;馬云東;魏令勇;;遺傳算法在區(qū)域水污染控制系統(tǒng)規(guī)劃中應(yīng)用[J];遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào);2005年S2期

6 王建平,程聲通,賈海峰;水質(zhì)模型參數(shù)優(yōu)化的遺傳算法實(shí)現(xiàn)及控制參數(shù)分析[J];環(huán)境科學(xué);2005年03期

7 劉品高;;大氣污染總量控制遺傳算法的實(shí)現(xiàn)與性能優(yōu)化[J];硅谷;2009年04期

8 陳寶維;周秀玲;熊萬(wàn)春;;基于遺傳算法的強(qiáng)輻射場(chǎng)人員工作分配方案優(yōu)化軟件的開發(fā)[J];輻射防護(hù)通訊;2011年05期

9 徐明德;蘭鵬;師莉紅;;遺傳算法在水污染控制系統(tǒng)規(guī)劃研究中的應(yīng)用[J];科技情報(bào)開發(fā)與經(jīng)濟(jì);2009年05期

10 吉志龍;馬元巍;王德忠;;遺傳算法動(dòng)態(tài)修正核素大氣擴(kuò)散模型的適應(yīng)度函數(shù)研究[J];核技術(shù);2014年04期

相關(guān)會(huì)議論文 前2條

1 劉載文;王小藝;張春芝;程志強(qiáng);;基于遺傳算法的污水處理過(guò)程優(yōu)化控制方法[A];2007年中國(guó)智能自動(dòng)化會(huì)議論文集[C];2007年

2 金菊良;張禮兵;洪天求;;環(huán)境質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)的改進(jìn)理想?yún)^(qū)間法[A];2006中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2006年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 楊壽海;基于遺傳算法的多目標(biāo)智能輻射屏蔽方法研究[D];華北電力大學(xué);2012年

2 薛東峰;廢物最小化為目標(biāo)的質(zhì)量集成方法研究[D];大連理工大學(xué);2001年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 周琦;基于改進(jìn)遺傳算法的拆卸序列規(guī)劃[D];湘潭大學(xué);2015年

2 車晗;基于傳統(tǒng)在線監(jiān)測(cè)指標(biāo)的污染事件探測(cè)方法研究[D];清華大學(xué);2015年

3 杭杰;射霧器風(fēng)機(jī)及風(fēng)筒參數(shù)優(yōu)化[D];燕山大學(xué);2016年

4 錢凱健;遺傳算法在基于GWLF模型的水環(huán)境系統(tǒng)中的應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)[D];天津大學(xué);2014年

5 楊元君;基于遺傳算法的污水處理控制系統(tǒng)研究[D];武漢工程大學(xué);2016年

6 鐘雨倩;基于遺傳算法的污水廠廠群規(guī)劃[D];四川大學(xué);2005年

7 楊毅;涪江綿陽(yáng)城區(qū)段水污染控制系統(tǒng)規(guī)劃[D];西南交通大學(xué);2004年

8 陳偉;基于遺傳算法的燃煤機(jī)組NOx減排方法研究[D];上海交通大學(xué);2013年

9 龔希博;基于遺傳算法的ASM3參數(shù)估計(jì)研究[D];蘇州科技學(xué)院;2014年

10 葛珉昊;基于混合遞階遺傳算法的RBF網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化及在BOD軟測(cè)量中的應(yīng)用[D];蘭州理工大學(xué);2014年

，

本文編號(hào)：2258000