河流水污染控制規(guī)劃系統(tǒng)研究

【摘要】：本文以太子河鞍山段為例研究多支流河流的水質(zhì)問(wèn)題及污染物的遷移轉(zhuǎn)化規(guī)律。針對(duì)太子河鞍山段水質(zhì)污染特點(diǎn),通過(guò)長(zhǎng)期的水質(zhì)監(jiān)測(cè)和水質(zhì)分析得知:太子河鞍山段所有監(jiān)測(cè)斷面的氨氮和化學(xué)需氧量都己超過(guò)IV類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn); 河流水質(zhì)時(shí)空變化規(guī)律為越往河流下游水質(zhì)越差,通過(guò)污染物調(diào)查,總結(jié)分析了太子河鞍山段水質(zhì)污染原因,并提出了一系列水污染防治的具體措施。 水質(zhì)評(píng)價(jià)是實(shí)施水污染控制規(guī)劃的重要基礎(chǔ)。本文在分析闡述了各種水質(zhì)評(píng)價(jià)方法的基礎(chǔ)上,最終將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊數(shù)學(xué)有效結(jié)合起來(lái),根據(jù)水質(zhì)評(píng)價(jià)的要求和特點(diǎn),建構(gòu)了改進(jìn)BP網(wǎng)絡(luò)—隸屬度串聯(lián)模型。對(duì)學(xué)習(xí)成功后的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行實(shí)例測(cè)試,得到了客觀而準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)結(jié)果。 根據(jù)現(xiàn)有的實(shí)際情況,在太子河鞍山段水質(zhì)模型選擇方面做了系統(tǒng)研究,根據(jù)太子河鞍山段的水文、污染機(jī)理的分析,選用了適合本地區(qū)的河流水質(zhì)模型,即O'Connor模型。充分考慮了水體中各種耗氧及復(fù)氧因素,分別采用非線性規(guī)劃中的最速下降法,人工智能算法中的模擬退火算法和遺傳算法對(duì)多維參數(shù)同時(shí)進(jìn)行估值,并最終選用了精度最高的遺傳算法的估值結(jié)果,提高了水質(zhì)模型應(yīng)用的可靠性,在進(jìn)行水質(zhì)模擬時(shí)應(yīng)用了特別針對(duì)矩陣的MATLAB語(yǔ)言處理大量數(shù)據(jù),從而簡(jiǎn)化了計(jì)算,模擬結(jié)果令人滿意。同時(shí),運(yùn)用己建立的太子河鞍山段水質(zhì)模型進(jìn)行了水質(zhì)預(yù)測(cè),對(duì)擬定方案進(jìn)行了預(yù)測(cè)比較,并且用遺傳算法理論進(jìn)行了水污染控制規(guī)劃。 最后,分別以VB.NET和ASP.NET為平臺(tái)構(gòu)建了水污染控制規(guī)劃系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)水污染控制規(guī)劃系統(tǒng),這兩個(gè)系統(tǒng)分別利用MATLAB創(chuàng)建了算法庫(kù),利用SQL Serve創(chuàng)建了數(shù)據(jù)庫(kù),利用ARCGIS和MATLAB創(chuàng)建了圖形庫(kù),實(shí)現(xiàn)了多平臺(tái)聯(lián)合操作。為監(jiān)測(cè)信息的錄入和共享及水污染控制規(guī)劃的制定提供了有力的工具。 【關(guān)鍵詞】：改進(jìn)BP網(wǎng)絡(luò)—隸屬度串聯(lián)模型 水質(zhì)評(píng)價(jià) 模糊數(shù)學(xué) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 模擬退火算法 河流水質(zhì)模型 水污染控制規(guī)劃系統(tǒng) GIS
【學(xué)位授予單位】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2005
【分類號(hào)】：X522
【目錄】：

• 1 引言9-15
• 1.1 水環(huán)境污染問(wèn)題9
• 1.2 我國(guó)的水環(huán)境污染問(wèn)題9-10
• 1.2.1 全國(guó)污水排放狀況9
• 1.2.2 我國(guó)水環(huán)境質(zhì)量現(xiàn)狀9-10
• 1.3 水污染控制規(guī)劃10-11
• 1.3.1 水污染控制規(guī)劃的基本特征10
• 1.3.2 水污染控制規(guī)劃的原則10-11
• 1.3.3 水污染控制規(guī)劃的內(nèi)容與手段11
• 1.3.4 水污染控制規(guī)劃的分類11
• 1.4 研究項(xiàng)目的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.4.1 環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.4.2 河流水質(zhì)數(shù)學(xué)模型的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.4.3 水污染控制規(guī)劃的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13
• 1.4.4 環(huán)境管理信息系統(tǒng)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.5 本文的主要研究?jī)?nèi)容14-15
• 2 太子河鞍山段水質(zhì)的現(xiàn)狀與評(píng)價(jià)15-29
• 2.1 水質(zhì)現(xiàn)狀監(jiān)測(cè)15-16
• 2.2 水質(zhì)評(píng)價(jià)方法綜述16-18
• 2.3 改進(jìn) BP 網(wǎng)絡(luò)-隸屬度串聯(lián)模型應(yīng)用于水質(zhì)評(píng)價(jià)的研究18-24
• 2.3.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行水質(zhì)評(píng)價(jià)的理論依據(jù)18
• 2.3.2 模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)結(jié)合方式18-19
• 2.3.3 改進(jìn) BP 網(wǎng)絡(luò)-隸屬度串聯(lián)模型19-24
• 2.3.3.1 BP (Back-propagation)網(wǎng)絡(luò)基本原理19
• 2.3.3.2 誤差反向傳播算法19-20
• 2.2.3.3 BP 網(wǎng)絡(luò)的前饋計(jì)算20
• 2.2.3.4 BP 網(wǎng)絡(luò)調(diào)整權(quán)值的規(guī)則20-22
• 2.3.3.5 BP 算法的步驟22
• 2.3.3.6 BP 算法的缺點(diǎn)22-23
• 2.3.3.7 BP 算法的改進(jìn)23
• 2.3.3.8 隸屬度函數(shù)23
• 2.3.3.9 改進(jìn) BP 網(wǎng)絡(luò)-隸屬度串聯(lián)模型流程23-24
• 2.3.4 改進(jìn) BP 網(wǎng)絡(luò)-隸屬度串聯(lián)模型的太子河鞍山段水質(zhì)評(píng)價(jià)24-29
• 2.3.4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理24-25
• 2.2.4.2 現(xiàn)狀評(píng)價(jià)25-29
• 3 建立太子河鞍山段水質(zhì)數(shù)學(xué)模型的基本原理及方法29-49
• 3.1 河流水質(zhì)過(guò)程分析29-30
• 3.1.1 物理過(guò)程29
• 3.1.2 生化過(guò)程29-30
• 3.1.3 水體的耗氧與復(fù)氧過(guò)程30
• 3.2 BOD-DO 水質(zhì)模型30-36
• 3.2.1 S-P 方程第一代模型30-31
• 3.2.2 溶解氧變化的機(jī)理31-32
• 3.2.3 S-P 方程第二代模型32-36
• 3.3 太子河鞍山段水質(zhì)數(shù)學(xué)模型的研究36-40
• 3.3.1 太子河鞍山段 BOD-DO 水質(zhì)數(shù)學(xué)模型的研究37
• 3.3.2 太子河鞍山段 BOD-DO 水質(zhì)模型參數(shù)估計(jì)37-40
• 3.3.2.1 基于遺傳算法的參數(shù)估值38-39
• 3.3.2.2 基于模擬退火算法的參數(shù)估值39-40
• 3.4 太子河鞍山段河流水質(zhì)模擬40-49
• 3.4.1 一維多河段水質(zhì)模型40-45
• 3.4.2 太子河鞍山段水質(zhì)模擬45-46
• 3.4.3 太子河鞍山段水質(zhì)預(yù)測(cè)46-49
• 4 太子河鞍山段水污染控制系統(tǒng)規(guī)劃49-56
• 4.1 水污染控制系統(tǒng)的費(fèi)用構(gòu)成及性質(zhì)49-50
• 4.2 水污染控制系統(tǒng)費(fèi)用的影響因素及它們之間的關(guān)系50-51
• 4.3 水污染控制系統(tǒng)規(guī)劃方法51-52
• 4.4 基于遺傳算法的排放口最優(yōu)化處理模型的建立52-56
• 4.4.1 參數(shù)確定53
• 4.4.2 模型建立53-54
• 4.4.3 模型求解54-55
• 4.4.4 解的討論55-56
• 5 水污染控制規(guī)劃系統(tǒng)56-73
• 5.1 環(huán)境管理信息系統(tǒng)研究綜述56-57
• 5.1.1 環(huán)境信息56
• 5.1.2 環(huán)境信息系統(tǒng)56
• 5.1.3 環(huán)境管理信息系統(tǒng)56-57
• 5.2 太子河鞍山段水污染控制規(guī)劃系統(tǒng)57-67
• 5.2.1 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)57-58
• 5.2.2 太子河鞍山段水污染控制規(guī)劃系統(tǒng)介紹58-67
• 5.3 太子河鞍山段水污染控制規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)67-73
• 5.3.1 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)67-68
• 5.3.2 太子河鞍山段水污染控制規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)介紹68-73
• 6 結(jié)論與展望73-75
• 6.1 結(jié)論73-74
• 6.2 展望74-75
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參加的科研項(xiàng)目75-76
• 致謝76-77
• 參考文獻(xiàn)77-79

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在中厚板軋機(jī)中的應(yīng)用研究    雷明杰

土地開(kāi)發(fā)整理項(xiàng)目實(shí)施效果評(píng)價(jià)及工程后期管護(hù)初探    聶志平

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的半濕潤(rùn)平原井灌區(qū)土壤墑情預(yù)報(bào)研究    武文紅

潛艇位姿控制系統(tǒng)智能故障診斷技術(shù)研究    劉業(yè)明

層次分析法在環(huán)境污染防治規(guī)劃中的應(yīng)用    攔繼元;

試論生態(tài)環(huán)境保護(hù)與可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的理論基礎(chǔ)    劉鳳仙

國(guó)內(nèi)外水環(huán)境管理體制對(duì)比分析    曾維華,張慶豐,楊志峰

我國(guó)環(huán)境規(guī)劃發(fā)展趨勢(shì)探析    裴洪平,汪勇

中德城市詳細(xì)規(guī)劃環(huán)境控制比較研究    殷成志;楊東峰;

輝發(fā)河水質(zhì)調(diào)查評(píng)價(jià)    劉景哲，蘇保健

小流域水污染治理方法研究    孟濤;

生態(tài)城市建設(shè)的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)分析——以中新天津生態(tài)城為例    李春發(fā);李紅薇;徐士琴;楊學(xué);

流域土地可持續(xù)利用規(guī)劃方法及應(yīng)用研究    郭懷成,張振興,于湧

環(huán)境承載力及其應(yīng)用    陳祥彬

基于地理信息系統(tǒng)（GIS）的水污染控制規(guī)劃研究    何強(qiáng)

中國(guó)城市工業(yè)水污染控制模擬信息系統(tǒng)    程紅光

流域水污染控制規(guī)劃SEA    尚廣萍

輝發(fā)河梅河口市段水污染控制規(guī)劃研究    徐凱

日照市傅疃河流域水污染綜合治理研究    吳艷紅

流域與區(qū)域相結(jié)合的水資源管理研究    劉永強(qiáng)

第二松花江流域松原市江段水污染控制研究    顧松圃

長(zhǎng)春市水污染控制規(guī)劃研究    雷蕾

洱海流域水污染預(yù)測(cè)與對(duì)策研究    李澤紅

廣元市嘉陵江流域水污染防治規(guī)劃研究    趙雁冰

威海市水污染狀況及控制對(duì)策研究    周瑋

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/ArcGIS Engine的遼河水環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)與信息系統(tǒng)研究    王博

青島市小城鎮(zhèn)地區(qū)水環(huán)境管理與水污染控制方法研究    田艷梅

系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)在水污染控制系統(tǒng)中的應(yīng)用研究    榮紹輝;王莉;劉春曉;

基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的煤炭開(kāi)采價(jià)值與土地利用價(jià)值耦合關(guān)系研究    周懷鋒

水生態(tài)承載力政策設(shè)計(jì)與政策效率的系統(tǒng)仿真    劉曉玉

干旱區(qū)內(nèi)陸河流域人地耦合系統(tǒng)演變    熱比亞木·買買提

濰坊市水污染控制規(guī)劃研究    王亞娜

開(kāi)發(fā)地理信息系統(tǒng)為環(huán)境管理服務(wù)    李莉,陳子林,杜書田

中小流域綜合水質(zhì)模型系列的建立    王宏，楊為瑞，高景華

推求設(shè)計(jì)典型年徑流過(guò)程的軟劃分聚類方法    陳守煜 ,劉劍釗

碧流河水庫(kù)主要支流的水質(zhì)模糊數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)    陳守煜;趙瑛琪;

地理信息網(wǎng)絡(luò)共享的研究和應(yīng)用進(jìn)展    張健挺

模糊集理論與方法在水資源研究中的應(yīng)用與前景    陳守煜

逕流長(zhǎng)期預(yù)報(bào)的模糊推理模式    陳守煜,周惠成

多年徑流過(guò)程描述的周期模糊聚類分析    陳守煜,楊定貴

水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)的模糊集分析原理與方法    陳守煜

地理信息系統(tǒng)的基本技術(shù)與發(fā)展動(dòng)態(tài)    吳信才

模擬退火算法對(duì)遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的性能分析    商賀平;紀(jì)玉波;

基于模擬遺傳退火的印花廠計(jì)劃調(diào)度算法    楊紅;周俊;

遺傳模擬退火混合算法在鈑金自動(dòng)排樣中的研究    謝青;

智能優(yōu)化算法及其在焊接優(yōu)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用    李廣軍;孫曉玲;趙炯;

基于遺傳算法的改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在水質(zhì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用    梁珊珊;殷健;

一個(gè)基于GA優(yōu)化的地下水水質(zhì)評(píng)價(jià)的通用公式    李祚泳,孫麗,丁晶

基于投影尋蹤的水質(zhì)評(píng)價(jià)模型    周惠成,董四輝

基于遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別    程海根;盛雙福;張顯昆;

基于遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤層厚度預(yù)測(cè)    胡勝利;錢旭;鐘峰;

基于進(jìn)化CP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巖土本構(gòu)模型辨識(shí)    馬進(jìn)紅,李磊,林廣平

用遺傳算法訓(xùn)練前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值    寇紀(jì)淞;徐博藝;劉剛;

用基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指導(dǎo)股市交易    唐琎;蔡自興;譚立球;

基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)單自適應(yīng)控制    安世奇;孫一康;王京;

基于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二級(jí)倒立擺控制系統(tǒng)    李曄;

RoboCup中的截球策略研究    楊寶慶;劉國(guó)棟;

模糊推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的一種有機(jī)結(jié)合的框架和實(shí)現(xiàn)    王正志;張光鐸;

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊數(shù)學(xué)在鍋爐控制中應(yīng)用    趙春元;王存旭;張玉艷;于紅霞;

基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重介質(zhì)密度預(yù)測(cè)控制    趙峻;褚濤;王碧秋;

兩輪小車避障控制的仿真研究    王軍;鐘志軍;黃心漢;

基于退火原理的遺傳算法    薛亞茹;呂振肅;

《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在水科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用》將面市    林京

新聞與模糊數(shù)學(xué)    潘國(guó)彥

排水集團(tuán)建成 首個(gè)再生水水質(zhì)評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)室    記者 張翰軒

數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的協(xié)同應(yīng)用    于翔

模糊數(shù)學(xué)能應(yīng)用于中醫(yī)嗎    張繼增

干細(xì)胞移植：修復(fù)受損的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    健康時(shí)報(bào)特約記者　 張獻(xiàn)懷

模糊數(shù)學(xué)介入工資評(píng)判    通訊員 鄧良倫 易延田

江蘇科大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究通過(guò)鑒定    鄒麗梅 陳耀群

“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”：打開(kāi)復(fù)雜工藝“黑箱”    記者 孫剛

模糊數(shù)學(xué)在營(yíng)銷管理中的應(yīng)用    薛梅

基于GA-NN和不可逆熱力學(xué)的鋼中氧化物夾雜預(yù)報(bào)模型    吳令

電站鍋爐燃燒系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行與應(yīng)用研究    李智

復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)混沌預(yù)測(cè)方法與多層局勢(shì)決策方法研究    呂瑞華

計(jì)算智能及其在熱工系統(tǒng)中的應(yīng)用研究    焦嵩鳴

參數(shù)化模糊遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及在植物病害預(yù)測(cè)的應(yīng)用    熊雪梅

基于遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究    吳大宏

薄帶坯鑄軋板形智能識(shí)別與控制系統(tǒng)研究    張材

選擇性激光燒結(jié)工藝的試驗(yàn)與優(yōu)化方法研究    王榮吉

基于小波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模模擬電路故障診斷研究    譚陽(yáng)紅

基于DNA計(jì)算的遺傳算法及應(yīng)用研究    陶吉利

河流水污染控制規(guī)劃系統(tǒng)研究    邵立南

基于計(jì)算智能的工程項(xiàng)目估算分析    李亞斐

基于混合遺傳算法的船舶減橫搖模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制研究    趙偉

基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為識(shí)別    楊大春

遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬電路故障診斷中的應(yīng)用    陳郁

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的語(yǔ)音識(shí)別方法研究    劉俊華

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法模擬電路故障診斷方法研究    厲蕓

瓦斯涌出量預(yù)測(cè)方法及其應(yīng)用研究    王一莉

粗糙集相關(guān)問(wèn)題與粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的研究    楊洋

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)模型的分析與研究    劉凱