空氣污染和水污染的管理方法模型.pdf

1、空氣和水與人們的生活息息相關，隨著環(huán)境保護工作力度的加強，傳統(tǒng)的對污染源進行定期檢查和應付污染事故的手段已不能有效的、及時的滿足社會的需要，利用現(xiàn)代技術來武裝環(huán)保執(zhí)法隊伍，改進環(huán)保手段是提高環(huán)保能力的重要途徑。為了確保環(huán)境最大安全，有必要對監(jiān)測布點、預警應急、污染處理等管理的理論和方法進行深入系統(tǒng)地研究。本文的具體內容如下：
　　 介紹了論文工作背景，對后面幾章中重點討論的優(yōu)化布點、水質評價、預警與應急、環(huán)境污染預測、污水處理控

2、制和再利用等目前國內外的研究現(xiàn)狀進行了分析和研究，為后面幾章打好基礎，并給出了論文的研究目的和將要解決的主要問題。
　　 研究了一種新穎的蒙特卡羅估計選擇辦法(MCES)。采用多宇宙并行量子遺傳算法對MCES方法進行優(yōu)化，使其具有更快速的收斂能力和更好的搜索效率。該方法用于環(huán)境監(jiān)測優(yōu)化布點，具有簡便、快速、結果合理穩(wěn)定、易于推廣等優(yōu)點。另外用一種新的TSK模糊系統(tǒng)CTSK(Central TSK Fuzzy System)進行地

3、下水質的評價取得了很好的效果。對于大樣本數(shù)據集，設計出了CCMEB-CGBR(CCMEB-based Constrained GBR)算法。
　　 通過建模來實現(xiàn)環(huán)境污染預測系統(tǒng)。通過引入進化學習方法提出了視覺TSK模糊系統(tǒng)新的進化學習訓練算法。新的基于進化學習的算法不但具有更好的全局收斂能力，同時依然能繼承視覺模糊建模方法的原有優(yōu)點。另外，大氣污染物濃度的變化具有較強的非線性特性，本章研究了自適應神經模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)

4、方法基于Sugeno模糊模型，在此基礎上給出了網絡權值的修正算法。用共軛梯度法提高其前提參數(shù)的學習速度。
　　 結合國內外應急管理的現(xiàn)狀，制定了預警應急體系的工作原則，系統(tǒng)設計了預警應急管理體系的總體框圖。并且探討了預警與應急管理體制的未來發(fā)展趨勢。采用粒子群優(yōu)化算法對一種新的級聯(lián)MLP神經網絡CATSMLP進行優(yōu)化使其魯棒性增強，具有更快速的收斂能力和更好的尋優(yōu)能力。將其用于藻類污染預警取得了很好的效果。
　　 針對具