基于遗传算法与BP算法的水质评价模型

BP神经网络广泛应用于函数逼近、模式分类、水质评价等方面,但标准BP算法收敛速度较慢,容易陷入局部最优;而遗传算法是一种全局寻优搜索算法,能够有效克服上述缺陷.提出了基于遗传算法与BP算法的混合算法,既保留了神经网络原有的优点,又克服了上述缺点,并建立了水质评价模型.以信阳南湾水库为例进行评价,实验结果表明该混合算法模型评价精度较高.完全可以应用于水质评价工作.     

对地面水水质综合特征模式的改进

对“水质综合特征模式”提出了改进方法，在原模式中，增加１项，以表达用ＧＢ３８３８－８８中某一水域水质标准作评价标准时评价水质所得的超标信息量。改进后的模式对水质评价结果表达得更全面。     

基于熵权的改进TOPSIS法在水质评价中的应用

考虑到TOPSIS法在进行综合评价时的不足之处,提出了运用垂直距离来代替欧氏距离进行水质综合评价,并引入信息熵来计算各评价指标的权重以避免权重确定的主观性,建立了基于熵权的改进TOPSIS水质评价模型.结合邯郸市地下水水质评价进行了应用,表明其计算简便,思路清晰,结果令人满意,适合于水质评价.     

基于模糊数学法的向海水库水质现状评价

水质评价是开发、利用和保护水资源的基础,本文以吉林省向海水库为例,采用模糊数学法进行水质评价,并与单因子评价法相比较,阐述两种评价方法的不同,为水质评价工作提供科学依据。     

基于正态分布原理的贝叶斯水质综合评价

将正态分布原理与贝叶斯方法相结合来进行黄壁庄水库水质综合评价,并给出了改进的贝叶斯(Bayes)方法的思路和计算方法。以GB3838-2002为评价标准,采用改进的贝叶斯方法建立贝叶斯水质评价模型,对黄壁庄水库坝上水质监测数据8项指标进行水质评价研究。评价结果表明:改进的贝叶斯综合水质评价模型适用于黄壁庄水库的水质评价,且黄壁庄水库综合水质处于Ⅰ—Ⅱ类,年内水质变化不大,丰水期水质相对较差,为Ⅱ级水质,其余月份均达到Ⅰ类水质标准。     

基于AHP的密切值法在水质评价中的应用

讨论了基于AHP的密切值法的基本原理和计算步骤,并应用于石嘴山市大武口区二水源地水样的水质评价.评价结果显示研究区水质好,适用于人类饮用.将基于AHP的密切值法的评价结果与主成分分析、综合评价法的水质评价结果进行对比,结果证实基于AHP的密切值法是一种可靠、有效的水质评价方法,不仅继承了传统密切值法简单易行、可操作性强、结果直观准确等优点,而且应用层次分析法来确定评价因子权重使得评价结果更具有科学性.     

熵权物元分析模型在海水水质评价中的应用

根据熵权法确定评价指标权重,利用物元分析方法对2004年长江口及邻近水域渔业环境水质状况进行综合评价,评价结果与灰色聚类法进行对比。结果表明,利用熵权物元分析模型进行海水水质评价是合理可行的,且评价结果分辨率更高。同时本研究为海水水质评价提供了新的思路和方法。     

基于粒子群优化算法和RBF神经网络的水质评价方法研究

将粒子群优化算法和RBF神经网络相结合,建立了基于神经网络的水质评价模型,实现了对水质的合理评价。通过采用粒子群优化算法对RBF神经网络的参数进行优化,提高了神经网络的收敛速度和精度,进一步提高了水质评价方法的精确程度。通过与传统的神经网络水质评价方法的对比,验证了本文方法的可靠性和优越性。     

基于萤火虫算法的投影寻踪地下水水质评价方法

针对水质评价中指标多样性的特点,提出了基于萤火虫算法的投影寻踪(PP)地下水水质评价方法,用于解决水质评价中的模糊性和指标的不相容性等问题.该方法根据地下水环境等级划分标准,构建了能够反映地下水水质状况的投影指标函数,引入萤火虫算法(FA)优化投影指标函数,寻求投影指标函数的最佳投影方向,求得最佳投影方向值,实现了地下水水质评价.以北京市朝阳区地下水为研究对象,运用该方法进行水质综合评价,并与综合评分法(F值法)、单因子评价法和基于实码加速遗传算法的投影寻踪模型(RAGA-PP)得到的结果进行对比.实例应用表明,该方法合理可行,可用于地下水水质评价.     

基于灰色聚类决策的水质评价方法

灰色聚类决策是将收集到的分散信息，通过白化函数和灰色聚类权值的分析计算，生成灰色聚类矩阵，以此对研究对象进行分类，在论述灰色聚类方法原理的基础上，以某市水质评价为实例，探讨了灰色聚类决策在水质评价中的应用，并用VB语言编制下水质评价程序，该方法及其软件可对不同水体进行水质评价，评价结果客观地反映水体水质状况与类别，克服了单因素评价易受个别因素影响的缺陷。     

Fuzzy综合评价模型在京杭大运河扬州段水质评价中的应用

建立了一种新的水质综合评判模型--Fuzzy综合评价模型,并应用于京杭大运河扬州段的水质综合评价中.以模糊概率理论为基础,求出污染因子对于水质级别的隶属函数,将各个污染因子的隶属度与权重向量进行复合运算,所得隶属度最大的级别即为水质级别.在9项评价指标中,溶解氧、高锰酸盐指数、5日生化需氧量和氨氮4项权重较大,说明水体中污染物主要为有机污染物.2001-2006年间,京杭大运河扬州段整体水质状况为:2004年Ⅱ级水质,其余为Ⅲ级或Ⅲ级以上,所得结论与实际相符.与其它评价方法相比,模糊综合评价模型具有系统性、综合性和评价结果的可比性,并克服了权重难以分配和分级界限的模糊性的不足,可应用于水质评价指标众多、评价等级较多的复杂系统.     

基于投影寻踪和模糊物元组合模型的地下水水质评价

针对水质评价指标的不相容性和指标多样性等特点,将投影寻踪与模糊物元相结合,构建了用于地下水水质评价的组合模型.该模型运用投影寻踪(projection pursuit,PP)方法,构建了投影指标函数,引入萤火虫算法(firefly algorithm,FA)进行优化,寻求地下水水质评价指标体系的最佳投影方向,利用最佳投影方向值确定各评价指标权重,再通过计算复合模糊物元与标准模糊物元之间的欧氏贴近度,实现了地下水水质综合评价.随机选取北京市2012年枯水期水样9例,运用该组合模型进行水质评价,与投影寻踪模型(RAGA-PP)和综合评分法(F值法)的结果进行比较,应用结果证明了该模型的可行性和有效性.     

河流水质预测的模糊线性回归模型研究

基于河流水环境系统的模糊性、不精确性,采用三角模糊数来描述和表征水质信息.在此基础上,根据已有模糊线性回归模型成果,构造了带有三角模糊参数的河流水质模糊线性回归预测模型.运用模糊数的λ一截集技术,可以将水质预测值由三角模糊数转化为与一定可信度水平λ相应的区间值,为河流水质预测提供了新思路、新方法.     

DRG产品的质量控制和质量模糊综合评价

随着“4D”数字产品应用的日益广泛，其质量问题也越来越引起重视，如何科学进行数字测绘产品的质量评价，还需进一步探讨．本文主要讨论了“4D”产品之一的DRG产品的质量控制问题，并以模糊数学的原理为基础，建立了DRG产品质量的模糊综合评价模型．     

河流水质模糊风险评价模型研究

基于水环境系统的随机性、模糊性，以及数据信息的不足和不精确性，将河流水体支撑能力和污染负荷水平表示为三角模糊数，构建了度量河流水质风险的模糊评价模型。在定义三角模糊参数的基础上，通过将一维稳态水质模型参数模糊化，建立了模糊水质模拟模型。根据水质模拟结果，运用模糊风险评价模型对控制断面水质状况进行风险分析。实例研究表明，所建模型对于河流水质模拟与风险评价具有很好的适用性。     

模糊物元模型在湖泊水质评价中的应用

在模糊物元分析原理的基础上,结合水质评价的特点和海明贴近度的概念,提出了基于模糊物元分析方法水质评价模型.在对水质进行综合评价时,分别把水质的分类等级和水样作为物元的事物,以它们的各项评价指标及其相应的模糊量值构造复合模糊物元,通过计算与理想模糊物元之间的海明贴近度,实现对水样水质的等级评价和水样排序.研究结果说明:该模糊物元模型简便、通用,计算结果较为客观和稳定,为水质综合评价提供了新的有效方法.     

河流水质模型参数模糊估计的研究

本文用模糊子集合描述河流水质模型参数估计的真实性、安全性和风险性,提出了在“真实”准则,“真实-安全”准则和“真实-风险”准则下的河流水质模型参数模糊估计的方法,并给出了O'coonor水质模型参数模糊估计的算例。本文的研究在河流水质预测与规划中有广泛的用途。     

贵州水城大井铅锌矿废矿区矿井水重金属污染监测及模糊综合评价

采集贵州水城大井铅锌矿废矿区矿井水及其流经水渠水样,测定其中的Cd、Pb、As、Cr6+等含量.根据测试结果选取污染较严重的Pb、Cr6+、Cd、Zn作为主要评价因子,以《地表水环境质量标准》(GB 3838-2002)作为评价标准,采用模糊综合评价法与单项水质参数评价法评价水质重金属污染程度.模糊综合评价法评价结果表明:采样点W1、W2、W3对应于V类水的隶属度分别为0.107、0.511、0.502,根据隶属度最大的原则,各采样点水质类别均为V类水,属严重污染级别;单项水质参数评价法评价结果表明:水质监测点W1、W2 、W3均表现出Cd污染严重,分别超过V类水标准值的9.7、1.03、0.92倍.     

一种基于改进FCM划分算法的T—S模型辨识

鉴于以往T—S模型建模过程中,在模糊划分上存在主观性的差异,提出了一种基于改进模糊C-均值算法的模糊划分方法,使划分结果尽可能地依赖于原始数据的分布情况,进而将该模糊划分算法用于多输入单输出非线性系统的基于T—S模型模糊辨识。在用该方法对多参量水质评价系统进行基于T—S模型模糊辨识建模时,取得了较好的验证效果。该研究结果表明,基于改进模糊C-均值划分算法的T—S模型辨识能在模糊综合评价与决策等应用领域中取得较好的应用效果。     

应用灰色聚类模型对给水管网水质的综合评价

灰色聚类法是灰色系统理论的一种,它以模糊数学为基础,并在此基础上有所发展、创新。灰色聚类模型的特点是对数据的分辨力高,多个评价因子的综合评价中有独到的优势。给水管网水质是多个因子的综合作用结果,不利于直观判断。因而可借助灰色聚类模型理论,确定实际的各项指标的数值与评价标准的关系,把各个因子定量的监测数据转化成综合性的结论。依靠灰色聚类理论来确定管网水质的归类以此方法来评价给水管网各个监测点的水质情况,确定管网水质的归类,最后用实例验证模型计算值与实际情况的一致性。