基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水華短期預報系統(tǒng)研究與應(yīng)用.pdf

1、水華的形成是水環(huán)境中的典型問題，其影響因素包括水文、氣象等多個方面，難以建立統(tǒng)一的數(shù)學模型對其進行有效評價與預測，研究人員雖然在這方面做了多年的探索和嘗試，但是一直沒有找到很好地解決方法。本課題在深入分析水華特點的基礎(chǔ)上，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為研究工具，對水華的機理進行了建模研究，實現(xiàn)了北京市長河水系水華短期預報系統(tǒng)，并通過軟件技術(shù)構(gòu)建了預報平臺。 本文首先介紹了目前水環(huán)境評價和預測研究中存在的問題，引入了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和常用的幾種

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，針對目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水環(huán)境評價應(yīng)用中的現(xiàn)實問題，總結(jié)出產(chǎn)生應(yīng)用效果不理想的原因主要在于對水華機理的研究不夠深入，以及沒有充分利用水華特點進行建模。 接著，對水華的發(fā)生機理進行了深入分析，明確了水華和富營養(yǎng)化屬于兩個不同的概念，以及它們之間存在的辯證關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬功能，將水華的發(fā)生全過程清晰的分為零起點、萌芽、暴發(fā)、平衡和衰退五個階段。通過對北京市長河水系歷年水華發(fā)生情況及葉綠素含量變化趨勢的研究

3、，提出將長河水系水華分為無水華和輕度、中度、重度水華等四種狀態(tài)，并對該水系的水華發(fā)生情況進行了評價。 在深入研究機理的基礎(chǔ)上，結(jié)合主成分分析法，從北京市長河水系大量的水文監(jiān)測數(shù)據(jù)中進行了重要影響因子的選擇和仿真測試。同時針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水環(huán)境評價中存在的問題，分析了不同影響因子組合對預測效果的影響，并比較了不同改進型網(wǎng)絡(luò)算法、不同訓練數(shù)據(jù)量、不同時間間隔等情況下模型的預測效果，進而提出了適用于北京市長河水系的水華短期預報系統(tǒng)模型方