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文檔簡介
1、三峽庫區(qū)是全國重要的淡水資源戰(zhàn)略儲備基地,庫區(qū)二期蓄水后,流域流速減緩,自凈能力下降,將導致水環(huán)境問題凸顯。因此,三峽庫區(qū)水環(huán)境的監(jiān)測與水質評估已成為該領域研究的熱點問題。研究表明,庫區(qū)水質因子樣本數(shù)據(jù)具有多因子、高維度、大數(shù)據(jù)特性,傳統(tǒng)的離線水質監(jiān)測與水質評價方法難以準確表征庫區(qū)水質的實際情況。為了克服現(xiàn)有技術的不足,本文提出構建一種實時在線監(jiān)測與離線監(jiān)測相結合的水質監(jiān)測方法,在此基礎上,建立了面向三峽庫區(qū)水環(huán)境監(jiān)測的水質評價算法。本
2、文的研究工作,對提升三峽庫區(qū)的水環(huán)境監(jiān)測與水質評價理論水平,具有重要理論價值和實際意義。本文的主要工作如下:
?、俪浞掷脽o線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Networks,WSN)具備低成本、高容錯、廣分布、可遠程實時監(jiān)控等特點,結合三峽庫區(qū)水質監(jiān)測的特殊應用背景,采用WSN技術、GPRS技術和Internet技術進行融合組網(wǎng),建立了適用于三峽庫區(qū)水質監(jiān)測的大規(guī)模WSN實時監(jiān)測系統(tǒng),利用該系統(tǒng)實時采集大量的庫區(qū)監(jiān)
3、測點水質參數(shù)數(shù)據(jù),以便通過對這些數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,得出庫區(qū)水環(huán)境狀況。
?、跒榱藴蚀_評估庫區(qū)水質狀況,需要對實時采集到的大量水質參數(shù)進行聚類分析。針對監(jiān)測到的水質因子樣本數(shù)據(jù)部分樣本點出現(xiàn)的單點缺失現(xiàn)象,利用臨近均值插補法填補缺失值;針對樣本數(shù)據(jù)多因子、高維度的特點,利用主成分分析法(Principal Component Analysis, PCA)對數(shù)據(jù)進行降維。最終獲得1200組實驗樣本數(shù)據(jù)。
③在研究了現(xiàn)有主流聚
4、類分析算法的基礎上,針對 K-均值聚類算法對初始聚類中心依賴性較強的問題,引入臨近區(qū)域數(shù)量比(Proportion of neighboring areas,PNA),提出了K-均值聚類改進算法,該算法能夠確定初始聚類中心且能加速收斂;進而,針對三峽庫區(qū)水質數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的時間序列性及模糊性特征,引入模糊C-均值(Fuzzy C-means,F(xiàn)CM)聚類算法,解決了硬聚類算法聚類結果非此即彼的問題。
④針對模糊聚類算法對初始聚類中心
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