在經濟發(fā)展高速增長的同時,水環(huán)境問題日漸突出,迫切需要相應理論及技術的支持。研究水體中污染物遷移轉化規(guī)律,準確評價水環(huán)境狀況,預測水環(huán)境變化趨勢,對于經濟有效地防治水環(huán)境污染,具有重要的科學價值和現實意義。 本論文以國家自然科學基金重點研究項目“京蒙沙源區(qū)植被建設中水資源優(yōu)化配置研究”和內蒙古自然科學基金項目“西山灣水庫水環(huán)境質量預測模型與水環(huán)境改善對策研究”為依托,結合渾善達克沙地京蒙沙源區(qū)生態(tài)環(huán)境建設中生態(tài)需水的實際,將環(huán)境科學、水利科學等學科進行交叉滲透,就模糊集理論、灰色系統(tǒng)理論、自適應神經網絡算法(A-BP)、加速遺傳算法(AGA)以及各種算法的結合在水質評價中的應用進行了研究,就神經網絡在水質模擬預測及水庫富營養(yǎng)化預測方面的應用進行了探討,建立了基于A-BP和AGA的水質評價、模擬預測模型,旨在尋求一種評價結果客觀、準確、評價過程簡單而有效的評價預測方法。 (1)在采集分析西山灣水庫大量實測水質數據的基礎上,建立了基于AGA的模糊貼近度水質評價模型、基于AGA的LOG曲線水質評價模型和A-BP水質評價模型,采用上述模型以及模糊數學法、灰色關聯法對水環(huán)境質量進行了現狀綜合評價,并對各種方法進行了對比分析。 (2)將A-BP模型用于串聯水庫水質的時空模擬與預測。根據水質在一維空間和時間上的連續(xù)性,建立了模擬水質一維空間分布和時間分布的A-BP串聯模型,并建立了二維A-BP模型。 (3)采用A-BP模型和AGA模型對水庫的富營養(yǎng)化進行了評價;建立了基于A-BP的富營養(yǎng)化指標預測模型,并對水庫富營養(yǎng)化指標進行了預測。 (4)推算了水庫水環(huán)境容量,對入庫污染源進行了分析預測,根據水污染控制和生態(tài)修復理論,制定了水庫水污染防治對策。 研究結果表明:較之其它方法,采用基于AGA的模糊貼近度模型和A-BP模型進行水質評價可信度較高;采用A-BP模型各項水質指標模擬效果均較好,并且體現出可同時模擬多個變量和模擬過程大為簡化等優(yōu)點;采用AGA-LOG和A-BP進行水庫富營養(yǎng)化評價,兩種方法評價結果基本一致;在水庫富營養(yǎng)化預測的幾種方法中,A-BP模型的預測精度高于其它方法;水環(huán)境容量推算結果表明,西山灣水庫已無TN、TP和CODMn的環(huán)境容量; BOD_5、COD_(cr)仍有一定的環(huán)境容量。
【學位單位】：內蒙古農業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2007
【中圖分類】：X824;X832
【部分圖文】：

水庫水樣采集斷面布置圖

圖 8 水質評價的 A-BP 模型網絡拓撲結構練樣本輸入神經網絡模型進行試算，確定隱含層節(jié)點數目。初始學習速率和初始動量因子及各自的自適應步長；確定收斂條局誤差或迭代次數限制），以訓練樣本進行訓練求得網絡的權值和驗樣本輸入模型，驗證模型的權值和閾值對于水質評價效果的有

1BP網絡預測模型TP濃度計算值與實測值對比
【引證文獻】

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本文編號：2870088