基于GIS的水環(huán)境評價決策支持系統(tǒng)—模型庫的設計與實現(xiàn).pdf

1、神經網絡自開創(chuàng)以來一直深受各國專家學者的重視,日漸成為一種重要的處理非線性問題的工具.預測是神經網絡的又一個重要應用領域.經典的預測方法用于非線性系統(tǒng)預測有一定困難,而神經網絡具有非常優(yōu)良的非線性特性,特別適于高度非線性系統(tǒng)的處理.因此基于神經網絡的智能預測是解決非線性預測問題的有效方法.水資源是實現(xiàn)國家可持續(xù)發(fā)展的一項重要環(huán)境資源,在對其進行質量評價、影響預測時存在很多困難.由于水環(huán)境的復雜性,在利用常規(guī)方法來建立水質模型過程中,不可

2、能把所有的影響因素都考慮進去,一般只把那些主要因素考慮進去而忽略那些次要因素.因此,不可避免地會給模型的結果帶來不確定性.將神經網絡引入水環(huán)境影響預測中,可以解決部分以上問題.該文就神經網絡在預測研究特別是在水環(huán)境影響預測評價中的應用作了以下工作:在基于GIS(地理信息系統(tǒng))的水環(huán)境評價DSS(決策支持系統(tǒng))中,完成了關于模型部分的設計與實現(xiàn).其中包括:模型庫子系統(tǒng);水環(huán)境現(xiàn)狀評價子系統(tǒng);水環(huán)境預測分析子系統(tǒng)的設計與開發(fā).在對原有水質數(shù)