發(fā)布時(shí)間：2017-12-18 20:07

  本文關(guān)鍵詞：基于模型參數(shù)不確定性的河流突發(fā)污染事故動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法研究

  更多相關(guān)文章： 突發(fā)河流污染事故 模型參數(shù) 不確定性 動(dòng)態(tài)更新 水質(zhì)預(yù)測(cè)

【摘要】：水質(zhì)安全對(duì)于人類生存發(fā)展影響重大,然而近年來(lái)突發(fā)性河流污染事故頻發(fā),導(dǎo)致了巨大的國(guó)民經(jīng)濟(jì)損失,并引發(fā)了一系列環(huán)境問(wèn)題和社會(huì)問(wèn)題。如何在河流突發(fā)污染事故發(fā)生后為相關(guān)應(yīng)急決策者提供準(zhǔn)確、可靠的污染物擴(kuò)散規(guī)律信息,成為了亟待解決的問(wèn)題。本文通過(guò)研究應(yīng)用不確定性方法、動(dòng)態(tài)更新理論、普適似然不確定性(GLUE)算法以及基于馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCMC)算法的改進(jìn)GLUE算法等,建立了基于模型參數(shù)不確定性的河流突發(fā)污染事故動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法,該方法可以在河流突發(fā)污染事故發(fā)生后為應(yīng)急決策者提供污染物濃度的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),方便他們有針對(duì)性地采取應(yīng)急措施,應(yīng)對(duì)污染事故。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下：(1)為解決水質(zhì)預(yù)測(cè)過(guò)程中的不確定性問(wèn)題和實(shí)時(shí)性較差問(wèn)題,本文分析了河流突發(fā)污染事故中的不確定性來(lái)源,提出了河流突發(fā)污染事故模型,并給出了基于模型參數(shù)不確定性的河流突發(fā)污染事故水質(zhì)預(yù)測(cè)框架,然后以此為基礎(chǔ),引入動(dòng)態(tài)更新方法對(duì)前述水質(zhì)預(yù)測(cè)框架進(jìn)行改進(jìn),利用事故發(fā)生后的污染物濃度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行動(dòng)態(tài)校正。(2)采用河流突發(fā)污染事故模型,結(jié)合蒙特卡羅方法和GLUE算法具體實(shí)現(xiàn)了本文提出的基于模型參數(shù)不確定性的河流突發(fā)污染事故動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)框架。實(shí)例驗(yàn)證了本文方法的預(yù)測(cè)效果后,提出了將本文方法應(yīng)用于實(shí)際突發(fā)污染事故中的具體步驟。(3)針對(duì)本文提出的基于GLUE算法的河流突發(fā)污染事故動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型無(wú)法辨識(shí)模型參數(shù)的實(shí)際分布這一問(wèn)題,提出了基于MCMC算法的改進(jìn)GLUE算法—-Metropolis-Hastings GLUE (MHGLUE)算法,應(yīng)用實(shí)際事故數(shù)據(jù)對(duì)該算法進(jìn)行驗(yàn)證以后,證實(shí)其不但可以辨識(shí)模型參數(shù)的真實(shí)分布,還可以在此基礎(chǔ)之上進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。(4)為進(jìn)一步對(duì)比驗(yàn)證本文提出的兩種水質(zhì)預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)效果,本文設(shè)計(jì)了基于風(fēng)浪水槽的污染物擴(kuò)散模擬實(shí)驗(yàn),然后分別采用前述兩種算法應(yīng)用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行不確定性預(yù)測(cè),對(duì)比分析后,證實(shí)了兩種算法處于各自適用條件的前提下均具有良好的預(yù)測(cè)效果。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：X522

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張麗;吳金亮;楊國(guó)范;劉玉機(jī);;QUAL2K模型在蘇子河水質(zhì)模擬中的應(yīng)用[J];人民黃河;2013年12期

2 姚錫良;黃國(guó)如;林凱榮;;利用GLUE方法不同算法分析TOPMODEL模型不確定性[J];廣東水利水電;2014年02期

3 杜鑫;吳鋼;許東;;基于ARMA模型的地表水水質(zhì)預(yù)測(cè)方法研究[J];中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào);2013年32期

4 黃國(guó)如;李春;;東江干流突發(fā)性重金屬污染的水庫(kù)調(diào)度效應(yīng)研究[J];水電能源科學(xué);2013年06期

5 朱茂森;;基于MIKE11的遼河流域一維水質(zhì)模型[J];水資源保護(hù);2013年03期

6 侯麗霞;;概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在河流水質(zhì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究[J];太原理工大學(xué)學(xué)報(bào);2013年02期

7 馬越;譚盼;黃廷林;朱春耀;;汾河水庫(kù)水源水質(zhì)在線監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建[J];水利科技與經(jīng)濟(jì);2013年02期

8 孫汝儒;肖迪;;基于PSO算法的ARMA模型長(zhǎng)江化工污染水質(zhì)預(yù)測(cè)[J];化工自動(dòng)化及儀表;2012年09期

9 張朝;羅以生;呂平毓;;灰色新陳代謝GM(1,1)模型在長(zhǎng)江干流水質(zhì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J];三峽環(huán)境與生態(tài);2012年04期

10 蘇彩紅;向娜;陳廣義;王飛;;基于人工蜂群算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)評(píng)價(jià)模型[J];環(huán)境工程學(xué)報(bào);2012年02期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 宋筱軒;動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的河流突發(fā)性水污染事故預(yù)警系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];浙江大學(xué);2014年

2 黃友平;貝葉斯網(wǎng)絡(luò)研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（計(jì)算技術(shù)研究所）;2005年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

1 魏澤彪;南水北調(diào)東線小運(yùn)河段突發(fā)水污染事故模擬預(yù)測(cè)與應(yīng)急調(diào)控研究[D];山東大學(xué);2014年

2 徐月華;南水北調(diào)東線一期工程南四湖突發(fā)水污染仿真模擬及應(yīng)急處置研究[D];山東大學(xué);2014年

3 劉瑋丹;基于ANN和TOPMODEL的新型降雨—徑流模型構(gòu)建研究[D];四川農(nóng)業(yè)大學(xué);2013年

4 汲劍銳;馬爾科夫鏈應(yīng)用的一些探討[D];華中師范大學(xué);2012年

5 王帥;基于水質(zhì)模型的小流域污染控制方案[D];南京大學(xué);2011年

6 王祥;三峽庫(kù)區(qū)溢油模擬及應(yīng)急對(duì)策研究[D];武漢理工大學(xué);2010年

7 何進(jìn)朝;突發(fā)性水污染事故預(yù)警應(yīng)急系統(tǒng)研究[D];四川大學(xué);2005年

8 武君;河流水質(zhì)模擬預(yù)測(cè)的常用方法研究與新方法探索[D];合肥工業(yè)大學(xué);2005年

，

本文編號(hào)：1305437