基于遺傳算法-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水庫富營養(yǎng)化研究——以海南省萬寧水庫為例.pdf

1、當(dāng)今社會(huì)，水質(zhì)性缺水日漸突出，保護(hù)飲用水水源水質(zhì)迫在眉睫。富營養(yǎng)化己成為一個(gè)全球性的重大水環(huán)境問題，全球經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速增長的同時(shí)，帶來了日益嚴(yán)重的環(huán)境污染問題。其中出現(xiàn)了湖泊、水庫、河流等水體富營養(yǎng)化日益嚴(yán)重的現(xiàn)象，特別是作為城市飲用水源的水庫，水體富營養(yǎng)化過程加快，水質(zhì)惡化，嚴(yán)重危害人們的水體健康。萬寧水庫位于海南省萬寧市境內(nèi)，是1959年修建的大型水庫，是一宗以灌溉、飲用水源為主，兼有發(fā)電、防洪、養(yǎng)魚等綜合利用的大型水利工程。

2、　　隨著萬寧水庫整個(gè)流域開發(fā)活動(dòng)的加劇，必然帶來大量的對其生態(tài)環(huán)境不利的問題。因此掌握水體富營養(yǎng)化規(guī)律，并對其進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測則顯得尤為重要。本文在總結(jié)和借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上，主要就以下幾方面進(jìn)行了研究：
　?、俦疚膶θf寧水庫的水質(zhì)現(xiàn)狀進(jìn)行了調(diào)查研究、收集資料等工作。用因子分析法篩選和分析收集到的資料，找出了影響水庫富營養(yǎng)化的主要因子：水溫、總磷、總氮、溶解氧、葉綠素a；繪制出萬寧水庫主要水質(zhì)參數(shù)的分布規(guī)律曲線。
　　②從短

3、期預(yù)測和長期預(yù)測的角度建立了萬寧水庫富營養(yǎng)化預(yù)測管理系統(tǒng)。
　?、蹫榱藴?zhǔn)確、有效的預(yù)測預(yù)警，進(jìn)行短期預(yù)測，分析現(xiàn)有預(yù)測模型的長處與不足，結(jié)合前面分析的數(shù)據(jù)規(guī)律選取了最優(yōu)模型-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足予以修正。
　　通過因子分析分析找出預(yù)測指標(biāo)-葉綠素 a、水溫、總磷、總氮、溶解氧作為模型輸入，下月葉綠素a作為輸出建立GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型。
　　用Matlab7.0編寫程序，采用取水點(diǎn)2000-2

4、005年月平均監(jiān)測數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練訓(xùn)練，發(fā)現(xiàn)模型擬合度、泛化能力較好：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)865次學(xué)習(xí)后，誤差達(dá)到預(yù)設(shè)精度0.0001，運(yùn)行總時(shí)間僅為36.5770s；擬合值與實(shí)測值之間的相關(guān)關(guān)系系數(shù)(R)等于0.999。
　　模型與沒經(jīng)過自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練結(jié)果比較發(fā)現(xiàn)：自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)27950次學(xué)習(xí)后，誤差才收斂到0.001857，除了耗費(fèi)大量的時(shí)間，精度仍不滿足要求，兩者誤差相差一個(gè)數(shù)量級。
　

5、　采用修正后的2006年月均監(jiān)測數(shù)據(jù)對訓(xùn)練后的GABP模型進(jìn)行實(shí)際預(yù)測，最大的相對誤差僅為-11.4％，只有一個(gè)相對誤差絕對值大于10%，平均相對誤差0.172%，預(yù)測精度較高，可作為水庫富營養(yǎng)化狀況預(yù)測的依據(jù)。
　　利用自適應(yīng) GABP的短期預(yù)測的精度，對水質(zhì)預(yù)測預(yù)警，經(jīng)過分析，警戒線選取為葉綠素a的濃度0.004mg/L，并對超過警戒線的預(yù)測提出應(yīng)急措施。
　?、芡瑫r(shí)還建立了狄龍模型來研究營養(yǎng)物質(zhì)發(fā)展趨勢，對中長期 TN