改进BP神经网络在水环境质量评价中的应用

针对传统水环境评价方法的不足,建立了改进的BP神经网络水环境质量评价模型.采用遗传算法对BP神经网络参数进行优化改进,并给出了该模型建模的一般步骤.以抚河流域进行实例应用,将其评价结果与投影寻踪评价结果进行比较,结果表明改进后的BP神经网络计算速度快、评价精度高、结果客观准确,在水环境评价中具有较好的应用价值.     

基于不同神经网络模型的水环境承载力评价

以保定市为例,选择了BP、RBF和Elman神经网络3种具有代表性的神经网络来分别构建保定市水环境承载力评价模型,并进行对比分析,最后应用评价模型进行评价。结果表明,BP和Elman神经网络的网络性能相近,且均明显优于RBF神经网络,更适合作为水环境承载力评价模型;2001～2016年保定市水环境承载力呈现提高趋势,但仍处于较弱承载水平。     

城市内河水环境承载力评价研究

城市内河水环境承载力评价是实现水资源科学管理和水污染综合治理的基础。本文在阐述水环境承载力内涵及评价状况的基础上,对多种方法的适用性和可操作性进行分析,选取人工神经网络模型(BP)和径向基函数人工神经网络模型(RBF)进行内河水环境承载力评价;构建指标评价体系,对BP和RBF模型进行驯化和参数率定,确定水环境综合污染指数,进行城市内河水环境承载力评价。以丽水市城市内河为例,综合评价水环境综合承载状态为弱承载,验证了评价指标和方法选取的可行性,为进行丽水市内河水环境整治提供依据。     

BP神经网络在水资源承载能力预测中的应用

采用三层的BP神经网络结构,选取与水资源承载力密切相关的6个社会经济指标,根据1995～2004年10年时间序列指标数据,运用MATLAB中改进的BP神经网络算法建立了长春市水资源需求量预测模型,通过预测值和检验值的误差比较,表明预测模型的精度较高。参考长春市“十一五”规划期间的社会和经济发展目标,预测得到“十一五”期间长春市水资源需求量,对比现有供水能力,“十一五”期间水资源承载能力无法满足社会和经济的发展要求,为实现资源、社会和经济的协调发展,从开源和节流两个方面提出了水资源的可持续利用对策。     

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。     

GA-NN模型在保定市水环境承载力评价中的应用

水环境承载力评价对于区域的水环境与人类社会经济的健康可持续发展具有重要的意义。为研究保定市水环境承载力状况,应用相关性分析和主成分分析相结合的方法筛选出10个评价指标,建立了遗传算法(GA)优化BP神经网络(BP-NN)的GA-NN评价模型,并与BP-NN评价模型对比,最后应用评价模型进行评价。结果显示:2001-2016年保定市水环境承载力呈现提高趋势,虽然水环境承载力水平有所提高,但仍处于较弱承载水平。与未经优化的BP-NN相比,GA-NN评价模型的拟合精度更高,拟合误差更加稳定,泛化能力更强,可作为一种简洁有效的水环境承载力评价方法。     

改进BP神经网络在地下水环境质量评价中的应用

以LM算法和步长自适应法对BP神经网络进行改进,并将输入数据采用压缩系数法进行处理, 用改进后的BP神经网络对黄河流域某地区地下水环境质量进行评价,并和内梅罗指数法、灰色聚类法评价结果相比较,结果表明改进后的BP神经网络计算速度快、评价精度高、结果客观准确。     

BP神经网络在岩爆预测中的应用

综合考虑围岩产生岩爆的内外在因素,采用地应力大小、岩石抗压和抗拉强度、岩石弹性能量指数等参数作为指标,建立了BP人工神经网络岩爆预测模型.将国内外具有代表性的工程实例作为样本,以提高网络的泛化能力;采用Levenberg-Marquardt算法来训练BP神经网络,以提高效率.实例表明,采用本文所给出的BP神经网络模型预测结果与实际情况相符,说明了此模型的有效性.     

层次分析法在水环境承载力评价中的应用

根据评价指标筛选原则，从资源、环境、社会等角度建立了水环境承载力评价指标体系。介绍了AHP法（层次分析法）的基本原理和方法步骤，并对影响水环境承载力的各指标的重要性进行逐层比较，获得评价指标的总排序，说明了AHP法是一种简单而实用的多准则评价决策方法。     

BP神经网络在河段汛期径流预测中的应用

本文以武隆站与江界河1985～1986年汛期(5～10月)的实测数据为资料,利用BP算法,建立了基于人工神经网络的武隆站汛期预报模型,经过1987年的资料检验,同时与线性回归模型相比较得出,该模型预报精度良好,模型稳定可靠。     

基于BP神经网络的文山州水资源承载能力评价分析

基于人工神经网络模式识别理论和方法,依据水资源承载能力评价指标体系和标准,构建BP神经网络水资源承载能力评价模型,对区域不同规划水平年不同保证率情景下的水资源承载能力进行评价分析。结果表明：①文山州及各县级行政区域的水资源承载能力在不同水平年不同保证率情景下均未达到Ⅰ级标准,表明各评价区域水资源仍有一定的开发利用潜力。②BP神经网络模型的评价结果符合区域实际,且评价网络稳定,结果直观明了,是一种可以运用的区域水资源承载能力综合评价方法。     

湖州市水环境承载力评价

基于水环境对社会经济和人口的支持能力,综述了水环境承载力的概念。从社会经济、资源环境和技术管理等角度分析了水环境承载力的主要影响因素并确定评价的指标体系。应用向量模法分析了2000-2006年湖州市水环境承载力,结果表明湖州市的水环境承载力水平较低,但呈逐年上升趋势,评价值由0.0511增加到0.0554。在主要的水环境支持因子中,技术管理因素对水环境的贡献增长速度最快,但自然资源因素是主要的不稳定因素。为了协调经济发展和环境保护,提高水环境承载力,开源节流,提高水资源量是维持水环境承载力的重要途径之一。     

汕头市水资源承载力评价研究

在对汕头市水资源状况及社会经济发展状况调查的基础上,结合水资源承载力评价基本原理,选取了14个适合汕头市的水资源承载力评价指标,并将承载力等级划分为3级,再分别采用RBF神经网络模型、BP神经网络模型和模糊层次综合评价模型3种方法对汕头市2000-2009年水资源承载力状况进行评价。结果表明：汕头市水资源承载力等级总体介于Ⅰ级与П级之间,情况较好,但有逐步恶化趋势;RBF神经网络模型法与模糊层次综合评价法比BP神经网络模型法评价效果好,适用性更强。     

兖州市水资源承载力多情景评价研究

 采用改进的 TOPSIS 法和模糊综合评价法,选取人均供水量、水资源利用率、生活用水定额、万元工业产值需水量、供水模数、需水模数、生态环境用水率 7 项评价指标,对兖州市 2007-2030 年 3 种不同情景下的水资源承载能力进行了分析、评价和预测。结果表明：兖州市现状年（ 2007 年）水资源已经有相当程度的开发利用,但仍有一定的开发潜力;在未来 20 多年中,随着经济社会的进一步发展,兖州市的水资源承载能力将不断变弱,但仍然可以维持在可承载的范围内,水资源将逐渐成为制约兖州市经济社会发展的主要因素之一;大力开源、建设节水型社会及合理配置水资源将是提高水资源承载力的主要措施。     

节水灌溉条件下的沈阳市水资源承载力研究

在沈阳市水资源现状及水资源人口与经济承载能力分析的基础上,基于可持续发展理论,建立了水资源适度承载能力模型,通过对模型的验证表明未来沈阳市水资源将十分紧缺,并提出了提高水资源承载力的对策措施。     

城市水环境承载力灰色关联分析等级评价研究

从水环境承载力概念出发,通过建立城市水环境承载力评价指标体系、分级评价标准,引入灰色关联理论,构建了灰色关联分析等级评价模型,定量化地评价一定阶段内区域水环境与经济社会协调发展的程度,并通过实例对方法的可行性进行检验。结果表明:2001~2005年区域水环境承载力评价值均处于Ⅲ级,水环境与经济社会发展处于非协调发展状态;在现有经济技术条件下,水资源短缺和生态环境用水率低是影响该市水环境与经济社会协调发展的主要因素,必须努力开源节流,加大环保投入及水环境治理工作的力度。提出的模型具有计算简便,所得结果清晰、明确等特点,对于多因素、多指标的城市水环境承载力评价具有很好的适用性。     

辽河流域水资源承载能力研究

本文根据辽河水资源现状及特点,以辽河干流区域为研究对象,建立评价指标体系,对人口密度、灌溉率等11个指标进行综合评价,采用层次分析法确定各指标权重,通过综合评价计算,对辽河干流2010年水资源承载能力进行评价。评价结果与实际情况基本一致,具有一定可信度,为辽河干流水资源开发利用提供科学依据。     

基于模糊综合评判方法评价聊城市水资源承载力

应用模糊综合评判方法对聊城市水资源承载能力进行了分析评价。结果表明：聊城市综合评分值对v1的隶属度为0.7354,综合评分值仅为0.178,表明聊城市水资源开发利用已有相当的规模,进一步开发利用的潜力很小。今后应该合理利用水资源,节约用水,加强对水资源的治理及保护。     

天门市水资源承载力评价与适应性分析

为评价天门市水资源承载力情况,采用主成分分析法选取主要指标构成能较全面地代表天门市水资源承载力的简化指标体系,采用熵权法和主成分分析法对天门市2010—2014年水资源承载力进行评价,得到其水资源承载力综合评分,从而为天门市水资源可持续利用提供依据。研究结果表明:天门市水资源承载力主要受地表水资源量、用水量以及生活水平的影响并呈不断优化趋势,但综合天门市主要自然灾害为旱灾的现实情况来看,天门市对于旱季水资源量紧缺的情况缺少有效应对方法,这也极大影响了天门市的水资源承载力;在水资源承载力评价的基础上,对天门市水资源承载力适应性进行评价,认为其主要处于一般不适应和均衡状态。