Elman与GRNN神经网络模型在水环境承载力评价中的应用——以文山州区域水环境承载力评价为例

利用层次分析法构建符合区域水环境承载力的评价指标体系和分级标准,基于Elman神经网络与广义回归神经网络(GRNN)算法原理,提出Elman与GRNN神经网络水环境承载力评价模型,采用内插法构造网络训练样本,将水环境承载力分级评价标准阈值样本进行评价,将结果作为区域水环境承载力等级评价的划分依据,对文山州不同规划水平年水环境承载力进行评价。结果表明:文山州不同规划水平年水环境承载力处于绝对可承载与基本可承载之间,客观反映了区域水环境现状及规划期望效果,可为区域水环境承载力评价和研究提供参考。Elman与GRNN神经网络模型评价结果基本相同,表明研究建立的区域水环境承载力评价模型和评价方法均是合理可行的,二者均可作为区域水环境承载力评价的选用模型。     

基于改进BP神经网络模型的云南文山州水资源脆弱性综合评价

利用层次分析法构建符合丰水地区水资源脆弱性评价的指标体系和等级标准,分别构建基于单、双隐层BP神经网络技术的区域水资源脆弱性综合评价模型,并采用内插法构造网络训练样本,将水资源脆弱性分级评价标准值作为“评价”样本,对云南文山州区域水资源脆弱性进行评价分析。结果表明：①单、双隐层BP神经网络模型对区域水资源脆弱性综合评价结果基本相同,说明研究建立的区域水资源脆弱性评价模型和评价方法均是合理可行的,与单隐层网络相比,双隐层网络泛化能力强,预测精度高,但训练时间较长;②文山州各评价区域不同规划水平年水资源脆弱性评价等级为Ⅲ-Ⅴ级,即处于中度脆弱与不脆弱之间,客观反映了该州水资源脆弱性状况,符合区域实际情况。评价结果可以作为研究和评价区域水资源脆弱性的参考依据。     

正弦余弦算法-投影寻踪水污染物总量分配模型

基于水资源禀赋条件、效率原则和尊重现状的原则,构建水污染物总量分配指标体系和水污染物分配投影寻踪(PP)模型。针对PP模型最佳投影方向难以确定的不足,利用正弦余弦算法(SCA)搜寻PP模型最佳投影方向,构建SCA-PP模型对云南省文山州壮族苗族自治州8县(市)水污染物控制总量进行分配。并通过6个典型测试函数对SCA算法进行仿真验证,仿真结果与蚁群优化(ACO)算法、模拟退火算法(SA)、文化算法(CA)、布谷鸟搜索(CS)算法和人工蜂群(ABC)算法进行对比。结果表明:(1)SCA算法寻优效果明显优于ACO、SA、CA、CS和ABC算法,具有模型简单、调节参数少、收敛速度快、寻优精度高、全局寻优能力强以及收敛稳定性与收敛可靠性好等特点。(2)SCA-PP模型水污染物控制总量分配结果符合区域经济社会发展和水污物染削减客观要求。模型及方法具有一定的可操作性和有效性,可为水污染物分配提供新的途径和方法。     

双隐层BP神经网络模型在区域水安全评价中的应用

基于BP神经网络的基本原理和方法,构建双隐层BP神经网络水安全评价模型.以相关文献资料进行模型评价效果验证.验证表明:所建立的双隐层BP评价模型和评价方法是合理可行的,是一种可以运用的区域水安全评价方法.基于此模型,结合丰水地区区域实际,利用层次分析法构建了符合丰水地区水安全评价的指标体系和标准,以文山州区域水安全评价为例进行分析.结果表明:文山州各评价区域不同规划水平年水安全评价等级为Ⅳ～Ⅱ级,即处于不安全与安全之间,客观反映了文山州现状及中、长期水安全状况,符合区域实际,评价结果可作为研究区域水安全评价的参考依据.     

文山州水资源承载能力综合评价分析

运用SPSS统计软件和主成分分析方法,构建区域水资源承载能力综合评价指标体系、评价标准和评价模型,并对各评价区域水资源承载能力进行计算分析。结果表明:①富宁县、马关县和麻栗坡县水资源承载能力相对较大,文山县、砚山县和西畴县较小;②各评价区域在不同水平年不同保证率情景下水资源承载能力均未达到Ⅰ级标准,各评价区域水资源承载能力整体上呈Ⅱ级标准,表明区域水资源开发利用已具有相当规模,但仍有一定的开发利用潜力,水资源的供给需求在一定程度上能满足区域的经济社会发展。     

云南文山烟区土壤有机质的时空分布特征

为了解云南文山烟区土壤有机质的时空分布特征,通过多元统计分析了2005—2011年文山州植烟土壤有机质的变化趋势与空间分布特征。结果表明,文山烟区土壤有机质含量丰富,平均值为2.70%,年度间趋势呈现为升高—减少—升高—减少—升高—减少的波浪式循环变化,与年降雨量呈正相关,相关系数为0.64;各县（市）植烟土壤有机质含量均较高,其中西畴县最高,广南县最低,与海拔高度呈正相关,相关系数为0.42;文山州植烟土壤有机质含量整体呈现出西北高,中间低,东南高的趋势,随着海拔的升高有增加的趋势。     

基于AHP-BP模型的文山州水资源可持续利用评价分析

基于层次分析法和BP神经网络的基本原理和方法,结合区域实际,利用层次分析法构建了符合丰水地区水资源可持续利用指标体系和评价标准,从水资源条件、水资源开发利用效率、生态环境状况、水资源合理配置和水资源管理能力五个方面提出50个评价指标,运用双隐层BP神经网络,建立AHP-BP水资源可持续利用评价模型,对文山州不同规划水平年水资源可持续利用进行综合评价。结果表明:①不同规划水平年各评价区域水资源可持续利用评价为2～3级,即处于可持续与基本可持续之间,反映了文山州现状及中、长期水资源可持续利用状况,符合区域发展实际。②AHP-BP评价模型克服了层次分析法判断矩阵构造主观性强和一致性不易检验等缺点,满足客观评价要求,且双隐层BP神经网络具有比单隐层网络学习时间短,参数收敛迅速,自适应能力强等优点。     

SSO-BP模型在水资源可再生能力评价中的应用

为评价区域水资源可再生能力,提出了水资源可再生能力评价指标体系和分级标准,构建了基于BP神经网络的评价模型,并以云南省文山州水资源可再生能力评价为例进行实例研究。首先,遴选出单位面积水资源量等10个指标,构建水资源可再生能力评价指标体系和分级标准;其次,针对BP神经网络初始权值和阈值难以确定的不足,利用一种全新的仿生群体智能算法--群居蜘蛛优化（SSO）算法优化BP神经网络初始参数,提出了SSO-BP评价模型,并通过6个高维复杂函数对SSO算法进行验证,且与粒子群优化（PSO）算法进行对比;最后,利用SSO-BP模型对实例进行水资源可再生能力评价。结果表明：① SSO算法具有较好的收敛精度和全局寻优能力,可有效提高BP神经网络模型的预测精度和泛化能力。② 文山州各评价区域2014年水资源可再生能力处于最强与中等之间,符合区域现状。     

云南文山三七须根急性毒性和诱变毒性作用的研究

目的 探讨云南文山三七须根急性毒性和诱变毒性作用。方法 急性毒性采用一次限量法, 剂量设为10000 mg/kg BW。Ames实验使用的菌株为鼠伤寒沙门氏菌组氨酸缺陷型菌株TA97、TA98、TA100、TA102。实验分别设每皿5000、1000、200、40、8 μg剂量组, 同时设阴性、阳性对照组, 采用平板掺入法, 观察每皿回变菌落数。微核及精子畸形试验均使用SPF级昆明种小鼠, 实验设1250、2500、5000 mg/kg BW 3个剂量组、一个阴性对照组及一个阳性对照组。微核试验采用30 h给受试物法, 检测骨髓嗜多染红细胞微核率。精子畸形试验于首次染毒后第35 d处死动物, 观察精子畸形率。结果 云南文山三七须根对受试动物的急性毒性(LD50)>10000 mg/kg BW。与阴性对照组比较, 云南文山三七须根各剂量组在鼠伤寒沙门氏菌试验(Ames试验)中实验结果为阴性, 骨髓细胞微核试验表明未引起微核发生率增加, 对小鼠精子畸变无明显影响(P＞0.05)。结论 云南文山三七须根对昆明种小鼠的急性经口毒性属实际无毒, 在Ames实验中未呈现致突变作用, 未见诱导小鼠骨髓嗜多染红细胞微核形成的能力, 未见有致小鼠精子畸形作用。     

基于新型蝙蝠算法-投影寻踪模型的文山州水量分配方法

基于公平和效率原则,构建文山州水量分配指标体系和水量分配投影寻踪(PP)模型。针对PP模型最佳投影方向难以确定的不足,利用新型蝙蝠算法(NBA)搜寻PP模型最佳投影方向,构建NBA-PP水量分配模型对文山州8县(市)水量进行分配。通过5个典型测试函数对NBA算法进行仿真验证,仿真结果与基本蝙蝠算法(BA)、人工蜂群算法(ABC)、布谷鸟搜索(CS)算法和差分进化算法(DE)进行对比。结果表明:通过引入生境选择策略及自适应补偿回声多普勒效应机制的NBA算法能有效平衡全局搜索和局部开发能力,寻优效果优于DE、CS、ABC和BA算法,具有较快的收敛速度、较高的寻优精度和较好的收敛稳定性与收敛可靠性;NBA-PP模型水量分配结果较目前分类权重法分配结果更科学、客观。