MATLAB神经网络在湖库富营养化程度评价中的应用

基于MATLAB神经网络和我国湖库富营养化评价标准,运用人工神经网络模式识别理论和方法,分别建立了BP,PNN,GRNN和Elman神经网络湖泊富营养化等级评价模型,对全国24个主要湖泊富营养化程度进行评价,并与文献[5]和文献[9]的评价结果进行比较.结果表明:基于MATLAB神经网络模型评价湖库富营养化程度是可行的...     

曲靖市水功能区纳污能力分析及入河排污口整治研究

在调查分析曲靖市水功能区水质现状及入河排污口分布情况的基础上,结合调查统计的污水、COD、NH_3-N等主要污染物入河量,利用水功能区纳污能力计算模型计算各水功能区纳污能力和水资源四级区污染物入河量,并根据曲靖市水功能区污染特点及入河排污口的布局,提出整治方案。     

基于人工生态系统优化算法的组合生长需水预测模型

为提高需水预测精度,拓展生长模型在需水预测中的应用,提出基于人工生态系统优化(AEO)算法的组合生长需水预测模型。结合实例,选取6个标准测试函数在不同维度条件下对AEO算法进行仿真验证,并与鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、教学优化(TLBO)算法和传统粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行比较。基于Weibull、Richards、Usher 3种单一生长模型构建Weibull-Richards-Usher、Weibull-Richards、Weibull-Usher、Richards-Usher 4种组合生长模型,利用AEO算法同时对组合模型参数和权重系数进行优化,提出AEO-Weibull-Richards-Usher、AEO-Weibull-Richards、AEO-Weibull-Usher、AEO-Richards-Usher需水预测模型,并构建AEO-Weibull、AEO-Richards、AEO-Usher、AEO-SVM、AEO-BP模型作对比,以上海市需水预测为例进行实例验证,利用实例前30组和后8组统计资料对各组合模型进行训练和预测。结果表明,在不同维度条件下,AEO算法寻优精度优于WOA、GWO、TLBO、PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力。4种组合模型对实例预测的平均相对误差绝对值、平均绝对误差分别在0.94%~1.17%、0.30亿~0.37亿m³之间,预测精度优于AEO-Weibull等其他5种模型。4种组合模型均具有较好的预测精度和泛化能力,表明AEO算法能同时有效优化组合生长模型参数和权重系数,基于AEO算法的组合生长模型用于需水预测是可行和有效的。