基于人工神经网络的串联水库水质模拟预测

将人工神经网络(A-BP)模型用于串联水库水质的空间模拟预测,建立了基于A-BP的一维和二维水质模型.根据串联水库的水质在一维空间上的连续性,构建模拟水质一维空间分布的A-BP模型;二维A-BP水质模型是在将二维水质扩散问题视为平流扩散、横向扩散和纵向扩散3个方面问题的基础上建立的.模拟预测结果表明,本文建立的A-BP水质模型模拟预测效果较好,模型构建合适,可以作为进行水库水质模拟预测的有效工具.     

水质预警系统发展状况的研究报告

通过介绍水质预警的原理,以及水质预警系统的基本组成,对于水质预警的核心部分-水质模型在国内外的发展状况作了简要介绍,并且结合水质预警的特点,对其可以改进的方向做了分析。对于水质预警系统的发展做了详细介绍,并且展望其未来的发展趋势。     

基于GM(1,1)模型的河流水质主要指标预测研究

水环境质量预测对于提供水质变化早期预警,通过提前采取行动从而减轻污染至关重要。采用灰色系统理论建立灰色预测模型GM(1,1),对河流水质主要指标浓度进行预测,并验证预测模型的适用性。通过模型验证结果可以看出,COD、高锰酸盐指数、氨氮、总磷的预测误差均满足水质预测的精度要求,预测值与实际值保持很好一致性。表明灰色模型可应用于河流水质预测且结果较为准确,可为地表水水质预测预警提供技术支撑。     

淡水养殖池塘水质预警模型

在淡水养殖池塘水质评价指标体系及阈值确定的基础上,建立了淡水养殖池塘水质单因子状态预警模型、多因子状态预警模型、趋势预警模型和鱼类生存指数预警模型,确定了淡水养殖池塘水质预警的警级标准。利用预警模型对淡水养殖池塘水质进行监测,结果表明模型具有良好的实用性。     

渔业水域水质模糊综合评价模型研究

为了分析淡水养殖渔业水质的评价问题,采用专家问卷调查法、德尔裴法和模糊数学方法,研究了渔业水质评价指标体系和评价标准的确定、评价模型的建立及评价模型的检验;提出了渔业水质模糊综合评价模型.大量实验结果表明,该模糊综合评价模型对渔业水质的综合评价符合渔业水质的实际情况,评价结果客观、合理.     

GA-BP优化TS模糊神经网络水质监测与评价系统预测模型的应用——以太湖为例

针对水质监测与评价系统在太湖应用过程中水质数据和水质等级评价不准确的问题,建立了一种多隐含层改进型GA-BP神经网络来辨识复杂的水质模型,以均方误差MSE作为个体适应度,并在权值调整过程中加入动量因子来加快收敛速度,获取最优权阈值,提高其拟合程度和泛化能力.根据校准后水质的pH、溶解氧、浊度和氨氮数据,利用TS模糊神经网络建立了适用于当地水质评价的模型.仿真测试结果充分说明改进型GA-BP优化TS模糊神经网络对复杂水质模型的拟合程度更高,水质数据的均方误差、绝对误差更小,绝对误差保持在1.5%以内,水质等级预测精度提高14.28%.     

基于因子分析法的再生水水质及其变动情况研究

【目的】针对再生水的应用特性,建立合理的、客观的水质评价模型,为再生水水质及其年内变动情况分析提供参考。【方法】以现行再生水水质标准(SL 368-2006)为参考,选取适当的污染物分析指标,采用因子分析法建立再生水水质评价模型,以西安市北石桥污水净化中心再生水出水为研究对象,以2009年1-12月的再生水监测数据为样本,利用建立的水质评价模型对其进行评价与分析。【结果】利用建立的再生水水质评价模型对2009年的水质资料进行分析,结果表明,北石桥污水净化中心再生水水质状况良好,1-12月再生水水质综合得分均低于依据再生水水质标准所选定的第13个特殊样本水质(1.325)。其中,1月水质较好,综合得分为-0.889,8-10月水质较差,得分为0.419~0.573,这与夏季进水水温差别导致生物处理系统出水水质变化有关。【结论】建立的基于因子分析法的再生水水质评价模型,在损失较少信息前提下,以少数的主因子取代原有的多维变量,简化了数据结构,且评价结果客观合理,可用于再生水的水质评价。     

回归分析法在地下水水质动态预测中的应用

地下水系统是一个复杂的随机系统。根据地下水水质与其影响因素之间存在的相关关系,运用回归分析理论和方法,建立了一个基于多元线性回归分析法的地下水水质动态预测模型,并将该模型用于遵义市海龙坝地下水水质的动态预测。预测结果表明预测精度较高,建立的模型较符合该研究区的实际情况。     

基于WASP5总磷反应原理的非恒定流二维水量水质耦合模型的建立及应用

为解决现状水体二维水质模型污染因子反应原理单一,将WASP5水质模型总磷循环的基本方程作为源项,建立采用有限体积法（FVM）配合通量向量分裂格式（FVS）水体二维水量水质耦合的数学模型,并应用于某湖区水体二维水域的水量水质数值模拟,模拟成果验证了该耦合模型具有较高的可靠性与实用性。     

微氧河涌BOD-DO水质模型

根据微氧河涌水体中有机物降解过程存在好氧降解与厌氧降解共存的特点,建立了微氧河涌水质非线性模型,并利用佛山汾江水质数据对模型进行了检验,结果表明:在DO浓度低于1.0mg/L时,模型结果与实测数据相吻合;与SP模型及Shastry模型相比,在微氧水质环境中,微氧河涌模型的预测结果更可靠。     

直接搜索-模拟退火算法在水质模型参数识别中的应用

在研究新近发展起来的模拟退火算法及其各种改进算法的基础上,提出并构造了一种能识别水质模型参数的、以记忆为基础的直接搜索—模拟退火算法,并在O connor水质模型参数识别的实例应用中,得到了更优的全局最优解,为水质模型参数识别提供了一条新途径。     

灰色模型在大武水源地水质预测中的应用

根据大武水源地的实际，运用灰色理论和方法进行GM（1，1）模型的建立、精度检验、模型修正的过程，并用该模型对大武水源地的水质变化趋势进行了预测。预测结果证明，该模型用于地下水源地水质预测，符合地下水系统色特性，适用性好，预测结果与环境状况吻合。另外，本文还就残差模型修正中的约束条件、残差阶次和随机成分较大变量 的预测精度相对误差的修正等提出了应注意的问题。     

有限差分法在河流水质预测中的应用

为了更好的对河流水体污染进行控制和治理,及时了解河流的水质状况是必要的。河流水质预测是了解河流水质污染趋势的重要手段。利用一维水质模型来近似模拟河水的水质状态,采用有限差分法对模型进行求解,从而预测河流中污染物浓度。以淮河淮南段为例进行验证,证明了采用一维水质模型对河流水质进行预测是可行的,利用有限差分法求解一维水质模型完全满足实际应用对误差的要求。     

大连市水源地环境现状调查及治理对策

以复州河流域为例,根据对大连市复州河流域的水质调查、监测与评价,分析流域水环境状况及工业点源、农村面源的污染因素,并指出复州河流域水环境保护工作在污染控制、水源保护、水环境监管方面存在的主要问题。该研究将复州河流域划分为4类功能区,提出严格执行水源地保护区管理条例,合理规划空间发展格局,实施水资源管理制度,节水减排、流域综合治理、农业面源污染治理和水质监控体系建设等水环境治理保护方面的建议。     

城市水环境监测预警系统的建立

我国目前存在的地表水水质监测和污染源监控是两套相互独立的监测体系,分别覆盖了地表水体以及污染源排放,但是两套监测系统各自为政,因此需要建立城市水环境监测网,在城市范畴内将上述两套监测体系有效结合起来,实现城市水环境的全方面自动监测。提出了城市水环境自动监测与预警系统建立的方法、工作流程以及存在的问题,以期为今后建立相关的系统提供理论依据。     

土壤水分运动数学模型在土壤水分研究中的作用

本文对土壤水分运动数学模型的研究方法作了概略的介绍,文章通过对土壤水分运动数学模型的建立、求解和检验的阐述,清晰地表达出运用数学模型方法的三个步骤,说明了在土壤水分运动研究中把类比方法、理想比方法和数学方法统一起来综合运用的过程;讨论了土壤水分运动数学模型的有用性及使用上的局限性,指出只有正确地认识和科学地运用它才能使其在土壤水分研究上发挥积极作用,强调数学模型的运用必须同实验观测等研究方法紧密结合。     

系统工程在井群水源地规划和管理中应用的探讨

本文结合新疆地下水的特点,利用系统工程的思想,阐述了地下水系统的概念,着重讨论了水源地规划管理的五种线性(非线性)规划模型的建立。对新疆流域地下水资源的规划管理也提出了建设性的模型。最后概述了一个计算实例。     

玻璃温室和塑料大棚外水膜喷雾降温系统及其光谱特性

内水膜和外水膜喷雾降温系统均可成功地用于玻璃温室和塑料大棚的夏季降温,本文论述了该两种系统的数学模型以及水膜材料的光谱特性研究结果。     

基于近红外光谱技术的红枣水分无损检测

目的 基于近红外光谱技术的红枣水分无损检测,为红枣水分含量模型建立提供科学依据。方法 以塔里木大学园艺试验站红枣资源圃中的脆熟期馒馒枣和保德油枣的果实为试材,采用传统烘干法测定枣果实水分含量,并通过近红外光谱分析仪进行枣水分无损检测。对2个品种样本光谱进行样本集划分并使用预处理的方法Savitzky-Golay平滑法和偏最小二乘回归分析法(PLS)。结果 建立了含水量定量检测分析模型。共获得212个样本,馒馒枣和保德油枣分别为100和112个,2个品种随机校正模型为75和84个,验证模型分别为25和28个,用外部证实法建立样品校正模型和验证模型。建立光谱模型将试验组分别分为红枣含水量校正模型和验证模型。所建2种红枣水分检测模型中SEC(校正集标准偏差)值分别为1.01%和1.29%;SEP(预测标准偏差)值为1.65%和1.41%,2种红枣的校正集与验证集交互相关系数分别为0.878和0.883。结论 以S-G平滑法对光谱数据预处理,以偏最小二乘进行回归分析(PLS)。建立含水量定量检测分析模型对红枣进行水分检测,水分真实值和预测值的交互相关系数均高于0.850。2个品种校正模型和验证模型差异较小均在0.5%左右,建立了红枣近红外光谱和水分含量之间的对应关系。     

神经网络方法在黄河来水预测中的应用

随着黄河水限引时间的增长，引黄灌区水资源危机越来越显著，用神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）方法预测引水量是可以的，能满足灌区引配水的需要。