河流水污染控制规划系统研究

【摘要】：本文以太子河鞍山段为例研究多支流河流的水质问题及污染物的迁移转化规律。针对太子河鞍山段水质污染特点,通过长期的水质监测和水质分析得知:太子河鞍山段所有监测断面的氨氮和化学需氧量都己超过IV类水质标准; 河流水质时空变化规律为越往河流下游水质越差,通过污染物调查,总结分析了太子河鞍山段水质污染原因,并提出了一系列水污染防治的具体措施。 水质评价是实施水污染控制规划的重要基础。本文在分析阐述了各种水质评价方法的基础上,最终将神经网络与模糊数学有效结合起来,根据水质评价的要求和特点,建构了改进BP网络—隶属度串联模型。对学习成功后的网络模型进行实例测试,得到了客观而准确的评价结果。 根据现有的实际情况,在太子河鞍山段水质模型选择方面做了系统研究,根据太子河鞍山段的水文、污染机理的分析,选用了适合本地区的河流水质模型,即O'Connor模型。充分考虑了水体中各种耗氧及复氧因素,分别采用非线性规划中的最速下降法,人工智能算法中的模拟退火算法和遗传算法对多维参数同时进行估值,并最终选用了精度最高的遗传算法的估值结果,提高了水质模型应用的可靠性,在进行水质模拟时应用了特别针对矩阵的MATLAB语言处理大量数据,从而简化了计算,模拟结果令人满意。同时,运用己建立的太子河鞍山段水质模型进行了水质预测,对拟定方案进行了预测比较,并且用遗传算法理论进行了水污染控制规划。 最后,分别以VB.NET和ASP.NET为平台构建了水污染控制规划系统和网络水污染控制规划系统,这两个系统分别利用MATLAB创建了算法库,利用SQL Serve创建了数据库,利用ARCGIS和MATLAB创建了图形库,实现了多平台联合操作。为监测信息的录入和共享及水污染控制规划的制定提供了有力的工具。 【关键词】：改进BP网络—隶属度串联模型 水质评价 模糊数学 神经网络 遗传算法 模拟退火算法 河流水质模型 水污染控制规划系统 GIS
【学位授予单位】：辽宁工程技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：X522
【目录】：

• 1 引言9-15
• 1.1 水环境污染问题9
• 1.2 我国的水环境污染问题9-10
• 1.2.1 全国污水排放状况9
• 1.2.2 我国水环境质量现状9-10
• 1.3 水污染控制规划10-11
• 1.3.1 水污染控制规划的基本特征10
• 1.3.2 水污染控制规划的原则10-11
• 1.3.3 水污染控制规划的内容与手段11
• 1.3.4 水污染控制规划的分类11
• 1.4 研究项目的国内外研究现状11-14
• 1.4.1 环境质量评价方法的国内外研究现状11-12
• 1.4.2 河流水质数学模型的国内外研究现状12-13
• 1.4.3 水污染控制规划的国内外研究现状13
• 1.4.4 环境管理信息系统的国内外研究现状13-14
• 1.5 本文的主要研究内容14-15
• 2 太子河鞍山段水质的现状与评价15-29
• 2.1 水质现状监测15-16
• 2.2 水质评价方法综述16-18
• 2.3 改进 BP 网络-隶属度串联模型应用于水质评价的研究18-24
• 2.3.1 模糊神经网络进行水质评价的理论依据18
• 2.3.2 模糊系统和神经网络技术结合方式18-19
• 2.3.3 改进 BP 网络-隶属度串联模型19-24
• 2.3.3.1 BP (Back-propagation)网络基本原理19
• 2.3.3.2 误差反向传播算法19-20
• 2.2.3.3 BP 网络的前馈计算20
• 2.2.3.4 BP 网络调整权值的规则20-22
• 2.3.3.5 BP 算法的步骤22
• 2.3.3.6 BP 算法的缺点22-23
• 2.3.3.7 BP 算法的改进23
• 2.3.3.8 隶属度函数23
• 2.3.3.9 改进 BP 网络-隶属度串联模型流程23-24
• 2.3.4 改进 BP 网络-隶属度串联模型的太子河鞍山段水质评价24-29
• 2.3.4.1 数据预处理24-25
• 2.2.4.2 现状评价25-29
• 3 建立太子河鞍山段水质数学模型的基本原理及方法29-49
• 3.1 河流水质过程分析29-30
• 3.1.1 物理过程29
• 3.1.2 生化过程29-30
• 3.1.3 水体的耗氧与复氧过程30
• 3.2 BOD-DO 水质模型30-36
• 3.2.1 S-P 方程第一代模型30-31
• 3.2.2 溶解氧变化的机理31-32
• 3.2.3 S-P 方程第二代模型32-36
• 3.3 太子河鞍山段水质数学模型的研究36-40
• 3.3.1 太子河鞍山段 BOD-DO 水质数学模型的研究37
• 3.3.2 太子河鞍山段 BOD-DO 水质模型参数估计37-40
• 3.3.2.1 基于遗传算法的参数估值38-39
• 3.3.2.2 基于模拟退火算法的参数估值39-40
• 3.4 太子河鞍山段河流水质模拟40-49
• 3.4.1 一维多河段水质模型40-45
• 3.4.2 太子河鞍山段水质模拟45-46
• 3.4.3 太子河鞍山段水质预测46-49
• 4 太子河鞍山段水污染控制系统规划49-56
• 4.1 水污染控制系统的费用构成及性质49-50
• 4.2 水污染控制系统费用的影响因素及它们之间的关系50-51
• 4.3 水污染控制系统规划方法51-52
• 4.4 基于遗传算法的排放口最优化处理模型的建立52-56
• 4.4.1 参数确定53
• 4.4.2 模型建立53-54
• 4.4.3 模型求解54-55
• 4.4.4 解的讨论55-56
• 5 水污染控制规划系统56-73
• 5.1 环境管理信息系统研究综述56-57
• 5.1.1 环境信息56
• 5.1.2 环境信息系统56
• 5.1.3 环境管理信息系统56-57
• 5.2 太子河鞍山段水污染控制规划系统57-67
• 5.2.1 系统的结构设计57-58
• 5.2.2 太子河鞍山段水污染控制规划系统介绍58-67
• 5.3 太子河鞍山段水污染控制规划网络系统67-73
• 5.3.1 系统的结构设计67-68
• 5.3.2 太子河鞍山段水污染控制规划网络系统介绍68-73
• 6 结论与展望73-75
• 6.1 结论73-74
• 6.2 展望74-75
• 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文及参加的科研项目75-76
• 致谢76-77
• 参考文献77-79

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