基于ANN和SVM的三峽水庫香溪河庫灣富營養(yǎng)化預測研究.pdf

1、三峽水庫蓄水后,庫區(qū)水文條件發(fā)生明顯改變,各支流回水區(qū)出現(xiàn)大面積水體富營養(yǎng)化現(xiàn)象,其顯著特征是藻類暴發(fā)性增長引起水體葉綠素a濃度增加,因此,通過對葉綠素a濃度的模擬預測可以直觀地反映出水體富營養(yǎng)化的變化態(tài)勢。本文在分析香溪河庫灣富營養(yǎng)化主要影響因子的基礎上,分別采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機方法建立模型對富營養(yǎng)化狀況作了短期預測和預警。主要研究工作及成果如下:
　　(1)收集、整理了依托三峽大學香溪河水生態(tài)與環(huán)境野外觀測站獲取的庫灣

2、2008～2010年水環(huán)境數(shù)據(jù),分析了香溪河定點監(jiān)測處水環(huán)境相關因子的時間序列變化,對三峽水庫香溪河庫灣的富營養(yǎng)化狀況進行了探討。
　　(2)依次運用主成分分析、指標聚類分析和灰色關聯(lián)分析,從香溪河野外定點監(jiān)測的18個水環(huán)境參數(shù)中,篩選出了與表征富營養(yǎng)化程度的葉綠素 a濃度這一因子關聯(lián)度大的Zeu/Zmix、TP、WT、TN/TP、D-Si和SD等6類影響富營養(yǎng)化的參數(shù)因子。
　　(3)以2008～2010年香溪河庫灣水環(huán)境

3、監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎,建立了香溪河富營養(yǎng)化 GA-BP預測模型,用前一周的Zeu/Zmix、TP、WT、TN/TP、D-Si、SD和葉綠素a濃度等7個參數(shù)因子預測后一周的富營養(yǎng)化狀況(葉綠素a濃度),模型檢驗結果表明,模型能大致反映葉綠素a濃度的變化趨勢,但不能對其量值做出較準確的預測,預測效果不太令人滿意。
　　(4)基于同樣的數(shù)據(jù)建立了香溪河富營養(yǎng)化GA-SVM預測模型,預測模型較好地預測了葉綠素a濃度的變化趨勢,預測值與實測值呈較

4、強的線性相關關系,直線斜率為0.86,相關系數(shù)為R=0.97974。當香溪河發(fā)生富營養(yǎng)化時(葉綠素 a濃度大于10mg/m3),模型預測的相對誤差較小,模型預測的最小相對誤差為6.49％,最大相對誤差為27.94％,平均相對誤差為14.75％;當香溪河未發(fā)生富營養(yǎng)化時(葉綠素 a濃度小于10mg/m3),盡管模型預測的相對誤差較大,但預測結果仍然能反映香溪河未發(fā)生富營養(yǎng)化的事實。
　　(5)從擬合和預測方面對兩種預測方法做了對比,