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文檔簡介
1、水質(zhì)預(yù)測是水污染防治工作的重要內(nèi)容,其預(yù)測結(jié)果可以為環(huán)保部門提供重要的研究依據(jù)。目前水質(zhì)預(yù)測模型仍局限于機理模型,然而水環(huán)境污染過程的非確定性和高度非線性性,使得機理模型難以精確模擬污染物降解的復(fù)雜過程。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于復(fù)雜非線性科學(xué)和人工智能科學(xué)的前沿,進行復(fù)雜非線性系統(tǒng)模擬可以取得較好的預(yù)測效果,但其在水質(zhì)預(yù)測方面的應(yīng)用研究,在國內(nèi)外尚處于初級階段。本課題組在前期的工作中應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了南四湖、墨水河水質(zhì)模型和水質(zhì)預(yù)測的研究,
2、結(jié)果表明應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以取得較好的預(yù)測結(jié)果,為本文的研究積累了成功的學(xué)習(xí)經(jīng)驗。
本文以南四湖新薛河人工濕地為研究對象,首先通過試驗監(jiān)測了人工濕地進出水主要污染物濃度,研究了人工濕地對污染河水的凈化效果,為人工濕地水質(zhì)預(yù)測模型的建立提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。然后,從系統(tǒng)理論的角度出發(fā),進行了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工濕地水質(zhì)模型的研究,并應(yīng)用模型預(yù)測在《地表水環(huán)境質(zhì)量標準》(GB3838-2002)Ⅲ類標準約束條件下新薛河人工濕地的最
3、大進水負荷,水質(zhì)預(yù)測結(jié)果的研究為水質(zhì)水量調(diào)度方案的研究奠定了堅實的基礎(chǔ)。本文獲得的主要研究成果如下:
(1)通過在新薛河人工濕地進行試驗研究,監(jiān)測了人工濕地導(dǎo)流渠進水CODCr、氨氮、TN和TP等污染物指標,以及各處理單元出水CODCr和氨氮濃度等,研究了人工濕地的污染物去除效果,得到了污染物凈化負荷與有機負荷之間的關(guān)系。研究表明,人工濕地具有良好的污染物凈化能力,人工濕地的建設(shè)大大改進了新薛河的河水水質(zhì)。
4、(2)在充分研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機理和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工濕地水質(zhì)預(yù)測模型。模型建立過程中,為了增強網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,提高訓(xùn)練效率和精度,進行了一系列的優(yōu)化設(shè)計。然后通過不斷試算,分析不同隱含層節(jié)點數(shù)和不同訓(xùn)練方法時網(wǎng)絡(luò)模型的性能,從而選擇合理的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及訓(xùn)練方法。最終確定網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)為:一個輸入層、一個隱含層、一個輸出層的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。夏季模型隱含層節(jié)點數(shù)為9,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)采用量化共軛梯度法trainscg函數(shù)
5、,冬季模型隱含層節(jié)點數(shù)為14,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練采用有自適應(yīng)1r的梯度下降法traingda函數(shù)。
(3)訓(xùn)練參數(shù)確定后,分別將人工濕地夏季和冬季樣本數(shù)據(jù)中的前11組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,將第12組數(shù)據(jù)作為檢驗樣本對網(wǎng)絡(luò)進行驗證。驗證結(jié)果表明,夏季模型CODCr、氨氮、TN、TP的預(yù)測相對誤差分別為1.5%、2.4%、7.7%、8.3%,冬季模型CODCr、氨氮、TN、TP的預(yù)測相對誤差分別為11.7%、30.6%、3.3
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