本文選題：水質(zhì)評價 + BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《浙江海洋大學》2016年碩士論文

【摘要】：水質(zhì)評價作為水環(huán)境保護的一項重要措施,近年來不斷有研究學者投身到這個科學領(lǐng)域,國內(nèi)外對于水質(zhì)評價的研究已提出了多種方法及模型。本文例舉了一些常用的傳統(tǒng)水質(zhì)評價方法并分析了這幾種方法不同程度上存在的局限性,并在前人研究的基礎(chǔ)上利用了幾種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地表水水質(zhì)評價模型對水質(zhì)進行評價。本文研究了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的三種水質(zhì)模型,對同一個樣本數(shù)據(jù)進行分類評價。研究的主要內(nèi)容有:針對吉林敦化新甸段的水質(zhì)斷面的地表水水質(zhì),選取了“COD、CODMn、BOD5、石油”四項指標組成的研究樣本。為了取得良好的訓練效果,針對這些指標的標準再結(jié)合地表水水質(zhì)標準對樣本數(shù)據(jù)用隨機插值的方法進行了樣本的擴充。本文首先闡述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳優(yōu)化算法的基本概念、原理,分析了各個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點以及存在的局限性。通過BP模型、PNN模型對水質(zhì)樣本模擬得出的結(jié)果說明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)評價的可行性。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在某些問題的處理上有一定的局限性,所以結(jié)合BP網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法各自的特點,將全局搜索能力比較強的遺傳算法與BP結(jié)合構(gòu)建了一種穩(wěn)定、收斂快速、魯棒性高的水質(zhì)評價模型。模型結(jié)合遺傳算法的憂點對BP的權(quán)重和閾值做出調(diào)整,從本文的每個實驗的仿真結(jié)果可以看出改進后的BP網(wǎng)絡(luò)不僅使迭代的次數(shù)減少,網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和準確率都有很明顯的提升。本文的研究表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對水質(zhì)分類的評價方面在理論上是可行的,在實際應(yīng)用中有待進一步的研發(fā),本文的研究也為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展做出了一些貢獻。
[Abstract]:Water quality assessment is an important measure of water environmental protection. In recent years, more and more researchers have devoted themselves to this scientific field. Many methods and models have been put forward for water quality assessment research at home and abroad.In this paper, some traditional methods of water quality evaluation are cited and the limitations of these methods in different degrees are analyzed.On the basis of previous studies, several surface water quality evaluation models based on neural network are used to evaluate the water quality.In this paper, three kinds of water quality models based on BP neural network, probabilistic neural network and genetic algorithm optimized neural network are studied, and the same sample data are classified and evaluated.The main contents of the study are as follows: according to the surface water quality of the water quality section of Xindian section of Dunhua, Jilin Province, the study samples of "CODX CODMn BOD5, Petroleum" are selected.In order to obtain good training effect, the standard of these indexes and the surface water quality standard are used to expand the sample data by random interpolation.In this paper, the basic concepts and principles of BP neural network, probabilistic neural network and genetic optimization algorithm are introduced, and the characteristics and limitations of each neural network are analyzed.The simulation results of water quality samples based on BP model and PNN model show the feasibility of water quality evaluation based on neural network.Because BP neural network has some limitations in dealing with some problems, combining the characteristics of BP network and genetic algorithm, a stable and fast convergence is constructed by combining genetic algorithm with BP, which has strong global searching ability.Water quality evaluation model with high robustness.The model adjusts the weight and threshold of BP in combination with the worrisome points of genetic algorithm. From the simulation results of each experiment in this paper, it can be seen that the improved BP network not only reduces the number of iterations.The convergence speed and accuracy of the network are obviously improved.The research in this paper shows that the evaluation of water quality classification by neural network is feasible in theory and needs further research and development in practical application. The research in this paper has also made some contributions to the development of neural network.
【學位授予單位】：浙江海洋大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：X824;TP183

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本文編號：1770463