【摘要】：水環(huán)境管理通常包括水質(zhì)管理和水資源量管理。水環(huán)境系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，與外界不斷進(jìn)行物質(zhì)和能量的交換，它具有復(fù)雜性屬性。對于水環(huán)境系統(tǒng)，人們對水環(huán)境的內(nèi)部機(jī)制和外部環(huán)境的影響和作用機(jī)理以及內(nèi)部和外部的耦合機(jī)制以及相互作用尚不清楚的情況下，運(yùn)用傳統(tǒng)的研究方法對水環(huán)境管理開展研究顯得十分有限�；春邮且粋�(gè)開放的非線性系統(tǒng)，對其水環(huán)境非線性特征進(jìn)行研究，并選擇合適的水質(zhì)預(yù)測方法，具有一定的理論和實(shí)踐意義。 本文在分析河流水環(huán)境系統(tǒng)非線性特征的基礎(chǔ)上，以淮河蚌埠段為例，研究了其水質(zhì)的單因素與多因素預(yù)測。 （1）河流主要污染因子提取�；诖植诩碚撍枷�，利用不確定性的近似分類，分析淮河水質(zhì)數(shù)據(jù)及其分類關(guān)系，客觀地確定出淮河干流蚌埠段的主要污染因子及其造成的污染河流的貢獻(xiàn)率。 （2）對河流的主要污染因子變化趨勢和突變特征分析�；春游廴疚餄舛扔心觌H變化規(guī)律，突變部分是重要信息，往往是嚴(yán)重污染的狀態(tài)點(diǎn)。小波分析確定出淮河干流蚌埠段主要的污染物年際變化規(guī)律和突變特征，提供了一個(gè)進(jìn)一步污染預(yù)測和控制的重要依據(jù)。 （3）單因素污染因子預(yù)測。非線性時(shí)間序列預(yù)測和軌跡預(yù)測在小樣本數(shù)據(jù)的情況下也很有效。分形理論用于單因子污染因子的水質(zhì)模擬。分形插值函數(shù)插值于歷史數(shù)據(jù)，保存演變過程中的一些確定性的東西，由迭代生成過程得出在確定性基礎(chǔ)之上的充分的隨機(jī)行為。實(shí)際應(yīng)用表明，變維分形理論用于水質(zhì)預(yù)測是可行的，且計(jì)算速度快，精度高，無收斂性問題，其缺點(diǎn)是不能對多因素并行預(yù)測。 （4）多因素污染因子預(yù)測�；春恿饔蛩廴就且粋�(gè)多因素污染系統(tǒng)，污染因子間有一定的協(xié)同和拮抗作用。本文用WNN模型來進(jìn)行水質(zhì)多因素預(yù)測。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合小波變換的時(shí)頻局部性質(zhì)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能，，因而具有較強(qiáng)的逼近、容錯(cuò)能力。以河流枯水期水質(zhì)數(shù)據(jù)為例進(jìn)行了水質(zhì)預(yù)測，結(jié)果較為理想。 （5）改進(jìn)的多因素污染因子預(yù)測。對于復(fù)雜的河流污染系統(tǒng)，本文使用改進(jìn)的QGA-BP模型，綜合利用量子并行計(jì)算、遺傳算法較好的全局收斂性以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模自適應(yīng)并行處理、快速學(xué)習(xí)能力，使量子遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比傳統(tǒng)的算法具有更強(qiáng)的并行處理能力和更快的收斂速度。仿真結(jié)果表明，改進(jìn)的量子遺傳算法比其他的BP算法預(yù)測效率更好。 本文通過對非線性算法的分析、融合和改進(jìn)，應(yīng)用多種算法開展水環(huán)境非線性特征分析和水質(zhì)預(yù)測研究，對于解決淮河蚌埠段水環(huán)境系統(tǒng)評價(jià)、分類、預(yù)測和決策等實(shí)際問題具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。
【圖文】：

重構(gòu)以確定污染物時(shí)間序列的變化[60-62]。大多數(shù)應(yīng)用程序之間選擇長度在5-9小波的支集，支集長度越長，規(guī)律性越高，但支集過長產(chǎn)生邊界問題，支集太短不利于信號(hào)能量集中。Daubechies緊支撐正交小波基，是電腦時(shí)代的產(chǎn)物，具有良好時(shí)頻分析性能，已在許多領(lǐng)域應(yīng)用。因此，分析采用Daubechies小波。使用小波函數(shù)db4小波分解的低頻率信號(hào)，低頻率信號(hào)顯示年變化趨勢。增加分解規(guī)模，低頻信號(hào)會(huì)更加順暢，沒有詳細(xì)描述的趨勢。因此，分解規(guī)模不宜過大或過小。試驗(yàn)和錯(cuò)誤，規(guī)模的分解，以確定能夠更好地描述了一年的趨勢。db4小波對2009年污染物濃度時(shí)間序列小波分解，再使用第四層的低頻系數(shù)重構(gòu)來確定污染物時(shí)間序列的年際變化。小波系數(shù)重建的重建公式。2009年，污染物濃度時(shí)間序列和四層的低頻系數(shù)重建序列圖。

db4小波對2009年污染物濃度時(shí)間序列小波分解，再使用第四層的低頻系數(shù)重構(gòu)來確定污染物時(shí)間序列的年際變化。小波系數(shù)重建的重建公式。2009年，污染物濃度時(shí)間序列和四層的低頻系數(shù)重建序列圖。圖4- 1 2009年淮河干流蚌埠段高錳酸鹽濃度年變化規(guī)律圖
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：X832;X143

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本文編號(hào)：2654362