基于灰色—BP神经网络模型的淮河水污染预测

【摘要】： 水是生命的源泉,既是人类赖以生存和发展的最基本条件,也是自然生态系统中最重要的因素然而。自二十世纪八十年代以来,随着沿淮流域各省的社会经济的发展,水资源环境受到了严重的影响,已经成为社会经济可持续发展的重要制约因素。因此,合理利用淮河水资源,维护其可持续的生态环境,对经济社会可持续发展及人类的生存都具有十分重要的意义。 水质状况的好坏能够直接影响到社会经济的可持续发展,有必要建立一种有效地预测体系来对水污染的治理进行指导。酸碱度、溶解氧、化学需氧量以及氨氮是重要的水质指标,本文主要根据淮河流域阜南王家坝观测站点的这四个水质监测数据进行分析研究,先建立了基于GM(1,1)模型的淮河水质预测模型,通过与真实值进行模拟,表明了该方法具有可行性,且需要的样本数据较少,精确度也较高,但会随着时间的推移,其预测效果会逐渐变差。然后又建立了基于BP神经网络的淮河水质预测模型,虽然其预测效果也较为准确,但是却需要不断地对参数进行调整,才可能达到较高的精确度,同时该模型还需要有大量的样本数据。考虑到GM(1,1)模型能够弱化数据序列波动性以及BP神经网络所特有的非线性适应性信息处理的能力,于是提出了基于灰色-BP神经网络组合模型的淮河水质预测模型,即先利用GM(1,1)模型对真实值进行预测,然后再将真实值预测值之差即残差值作为BP神经网络模型的输入训练样本,并通过选择适当的BP神经网络结构以及相关参数等等,对样本进行训练,在能够达到预期目标的情况下,再把通过BP神经网络模型预测得出的残差值与GM(1,1)模型的预测值相加,从而得到最终的灰色-BP神经网络模型的预测值。 研究结果表明,灰色-BP神经网络模型具有所需样本数较少和预测精度较高的优点,能够在小样本、贫信息的条件下对水质状况做出更为准确的预测,从而取得较为满意的结果。通过三个预测模型与实际数据的对比,表明了灰色-BP神经网络模型是可行的,且较优于另外两个模型的预测效果,具有更大的应用前景和推广价值。 【关键词】：淮河水质预测 GM(1 1)模型 BP神经网络模型 灰色-BP神经网络模型
【学位授予单位】：安徽农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：X52;F224
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 引言8-16
• 1.1 论文的选题背景及研究意义8-9
• 1.1.1 论文的选题背景8
• 1.1.2 论文的研究意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.2.1 国外研究现状9-10
• 1.2.2 国内研究现状10-12
• 1.3 模型、观测站点及水质监测指标的选取依据12-14
• 1.3.1 模型的选取依据12
• 1.3.2 观测站点的选取依据12-13
• 1.3.3 水质监测指标的选取依据13-14
• 1.4 论文组织14-15
• 1.5 论文的创新之处15-16
• 2 基于灰色模型的淮河水污染预测16-23
• 2.1 灰色系统理论概论16
• 2.2 灰色系统序列16-17
• 2.2.1 冲击扰动系统16-17
• 2.2.2 累加生成算子17
• 2.3 GM(1,1)模型17-18
• 2.3.1 GM(1,1)模型的建立18
• 2.3.2 GM(1,1)模型预测的精度检验18
• 2.4 淮河水质监测项目的GM(1,1)模型分析18-22
• 2.5 本章小结22-23
• 3 基于BP 神经网络模型的淮河水污染预测23-34
• 3.1 人工神经网络概论23-25
• 3.1.1 人工神经网络的产生23
• 3.1.2 人工神经元的工作机理23
• 3.1.3 人工神经网络的基本构成23-25
• 3.1.4 人工神经网络的特性25
• 3.2 BP 神经网络模型25-26
• 3.3 淮河水质监测项目的BP 神经网络模型分析26-33
• 3.3.1 样本监测数据的预处理26-29
• 3.3.2 BP 神经网络拓扑结构的确定29-30
• 3.3.3 BP 神经网络的训练30-31
• 3.3.4 BP 神经网络模型的预测结果31-33
• 3.4 本章小结33-34
• 4 基于灰色-BP 神经网络模型的淮河水污染预测34-44
• 4.1 灰色-BP 神经网络模型的提出34
• 4.2 灰色-BP 神经网络模型的建模思想34
• 4.3 灰色-BP 神经网络模型的建模方法34-35
• 4.4 淮河水质监测项目的灰色-BP 神经网络模型分析35-39
• 4.5 三种模型预测结果的对比39-42
• 4.6 本章小结42-44
• 5 结论44-45
• 参考文献45-48
• 附录48-59
• 致谢59-60
• 个人简介60
• 读研期间发表的学术论文60

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