基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的水污染控制規(guī)劃方案優(yōu)化研究

【摘要】： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和遺傳算法(Genetic Algorithms簡寫為GA)是復(fù)雜非線性科學(xué)和人工智能科學(xué)的前沿，其在水污染控制領(lǐng)域的應(yīng)用研究在國內(nèi)外尚處于初創(chuàng)階段。本文在較全面分析評述了水污染控制方法研究現(xiàn)狀，及簡要介紹ANN和GA的基本原理、優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上，在國內(nèi)首次將ANN方法中的離散Hopfield網(wǎng)絡(luò)(Discrete Hopfield Neural Networks簡寫為DHNN)和GA引入水污染控制規(guī)劃領(lǐng)域，主要在水污染控制方案優(yōu)化方面進(jìn)行了一些探索性的研究工作，為提高水污染控制方案優(yōu)化水平做出努力。 本文根據(jù)水污染控制的特點及Hopfield網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)在一定的條件下收斂于一定區(qū)域最低點的特點，通過對DHNN能量函數(shù)的合理設(shè)計，把水污染控制方案的費用轉(zhuǎn)化為DHNN的能量函數(shù)，即使水污染控制方案費用最低的方案與DHNN能量函數(shù)的最低點相對應(yīng)，提出了水污染控制方案優(yōu)化DHNN模型，并從數(shù)學(xué)上嚴(yán)格推證了DHNN能量函數(shù)的收斂性。實例研究表明：DHNN得到的最優(yōu)方案充分利用了自然水體的環(huán)境容量，而且，在選擇優(yōu)化方案的過程中，當(dāng)某一控制斷面的某種污染物超過規(guī)定的水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)時，DHNN首先采用能減少該控制斷面某污染物貢獻(xiàn)單位濃度費用最低的方案組合，因而可以很快得到最優(yōu)方案組合。 GA是一種具有普適性的數(shù)值求解方法，且對目標(biāo)函數(shù)的性質(zhì)幾乎沒有要求，甚至不要求顯式地寫出目標(biāo)函數(shù)。GA用于優(yōu)化計算時，不能直接處理問題空間的參數(shù)，而只能處理以基因鏈碼形式表示的個體。本文巧妙地把遺傳算法的基因鏈碼同水污染控制方案相結(jié)合，即采用實數(shù)編碼的形式，用實數(shù)1，2，3來分別表示各個污染源不處理、一級處理、二級處理的情況，同時，把個體的適應(yīng)度函數(shù)同方案組合的總費用相對應(yīng)，使得方案組合總費用最小的個體的適應(yīng)度函數(shù)值最大，這樣，由GA得到的優(yōu)秀個體就對應(yīng)于最優(yōu)或逼近最優(yōu)方案。實例研究表明：由于GA是隨機選取初始值，且在算法上尚存在不足，從而導(dǎo)致GA得到的結(jié)果在最優(yōu)解附近振蕩。但是，由于GA在運行中始終保留一定數(shù)目的優(yōu)良個體，因此，這些結(jié)果應(yīng)當(dāng)是最優(yōu)或逼近最優(yōu)結(jié)果的集合，即GA得到的結(jié)果均收斂于最優(yōu)解的鄰域內(nèi)。決策者可以通過可行性、經(jīng)濟性、和科學(xué)性的比較從中找到最優(yōu)方案。 本研究表明：用DHNN和GA來進(jìn)行水污染控制方案優(yōu)化在理論上可行，在實踐上有繼續(xù)深入研究開發(fā)的價值，具有良好的應(yīng)用前景。本研究為水污染控制方案優(yōu)化提供了一種新方法，開辟了一條較好的新途徑，也為ANN和GA的應(yīng)用增添了新領(lǐng)域。 【關(guān)鍵詞】：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 水污染控制 方案優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2002
【分類號】：X52
【目錄】：

• 中文摘要4-6
• 英文摘要6-10
• 1 前言10-22
• 1．1 水污染控制規(guī)劃方法概述10-16
• 1．1．1 水污染控制規(guī)劃的基本特征、原則、內(nèi)容與手段10-12
• 1．1．2 水污染控制規(guī)劃方法概述12-13
• 1．1．3 水污染控制規(guī)劃的分類及其計算方法13-16
• 1．2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在本研究領(lǐng)域的應(yīng)用概況16-18
• 1．2．1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在優(yōu)化領(lǐng)域中的應(yīng)用研究概況16-17
• 1．2．2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水污染控制領(lǐng)域中的應(yīng)用概況17-18
• 1．3 本論文研究的目的、意義和內(nèi)容18-22
• 1．3．1 本論文的背景及意義19-20
• 1．3．2 本論文的研究方法20-21
• 1．3．3 本論文的研究內(nèi)容21-22
• 2 研究實例資料準(zhǔn)備22-33
• 2．1 重慶長江、嘉陵江水環(huán)境概況22-24
• 2．1．1 水資源和水環(huán)境背景22-23
• 2．1．2 研究范圍和時段23-24
• 2．2 長江、嘉陵江重慶主城區(qū)段排污負(fù)荷24-28
• 2．2．1 長江、嘉陵江重慶主城區(qū)段污染源概況24
• 2．2．2 長江、嘉陵江重慶主城區(qū)段排污負(fù)荷24-25
• 2．2．3 研究范圍內(nèi)的排放口的主要污染物及其負(fù)荷25-28
• 2．3 長江、嘉陵江水質(zhì)概況28-33
• 2．3．1 長江、嘉陵江水質(zhì)概況28-29
• 2．3．2 長江、嘉陵江各控制斷面的各污染物控制濃度的確定29-33
• 3 水污染控制規(guī)劃方案優(yōu)化——水質(zhì)約束條件研究33-51
• 3．1 水質(zhì)模型概述33-35
• 3．1．1 水質(zhì)模型的概述33
• 3．1．2 水質(zhì)模型的應(yīng)用33-35
• 3．2 二維水質(zhì)模型35-36
• 3．3 橫向擴散系數(shù)36-42
• 3．3．1 橫向擴散系數(shù)的研究現(xiàn)狀36-39
• 3．3．2 橫向擴散系數(shù)傳統(tǒng)計算方法39-42
• 3．4 長江、嘉陵江橫向擴散系數(shù)的求解42-48
• 3．5 長江、嘉陵江各排放口到各控制斷面的影響系數(shù)的確定48-51
• 4 水污染控制方案離散Hopfield網(wǎng)絡(luò)（DHNN）優(yōu)化研究51-69
• 4．1 Hopfield網(wǎng)絡(luò)（Hopfield Nenral Network）的概述51-60
• 4．1．1 Hopfield網(wǎng)絡(luò)基本原理51-53
• 4．1．2 離散型Hopfield網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)方程53-59
• 4．1．3 HPNN求解的一般步驟59-60
• 4．2 水污染控制方案DHNN優(yōu)化研究60-62
• 4．2．1 水污染控制方案DHNN優(yōu)化研究的一般規(guī)定60-61
• 4．2．2 水污染控制方案DHNN優(yōu)化研究的數(shù)學(xué)描述61-62
• 4．3 重慶主城區(qū)段水污染控制方案DHNN優(yōu)化研究實例62-66
• 4．3．1 重慶主城區(qū)段水污染控制規(guī)劃研究的排放口的基本情況63
• 4．3．2 重慶主城區(qū)段水污染控制方案研究的基本費用數(shù)據(jù)63-66
• 4．3．3 重慶主城區(qū)段排放口的主要污染物及其負(fù)荷66
• 4．4 DHNN網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化結(jié)果與分析66-68
• 4．5 小結(jié)68-69
• 5 水污染控制規(guī)劃方案遺傳算法優(yōu)化研究69-85
• 5．1 標(biāo)準(zhǔn)GA和基本概念69-72
• 5．1．1 標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的基本概念70-71
• 5．1．2 標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的基本步驟71
• 5．1．3 遺傳算法的特點71-72
• 5．2 遺傳算法的設(shè)計與實現(xiàn)72-81
• 5．2．1 編碼方法72-75
• 5．2．2 適應(yīng)度函數(shù)75-77
• 5．2．3 遺傳算子77-81
• 5．3 水污染控制方案GA優(yōu)化研究實例81-82
• 5．3．1 水污染控制方案GA優(yōu)化研究的數(shù)學(xué)描述81-82
• 5．4 水污染控制方案GA優(yōu)化結(jié)果與分析82-84
• 5．5 小結(jié)84-85
• 6 結(jié)論及建議85-87
• 6．1 結(jié)論85
• 6．2 建議85-87
• 致謝87-89
• 參考文獻(xiàn)89-94

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基于GIS的淮南市水環(huán)境規(guī)劃    方曉波

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基于遺傳算法的自動排課系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)    陳莎敏

中山陵風(fēng)景區(qū)環(huán)境問題調(diào)研與治理對策研究    梁廷敬

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的濟南市北沙河水環(huán)境綜合整治研究    鄒美玲

珠三角高經(jīng)濟密度區(qū)域水環(huán)境污染控制研究    劉文俊

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高濃度方形分離器的分離機理研究    王樹榮,方夢祥,駱仲泱,李絢天,倪明江,岑可法

水環(huán)境質(zhì)量的隸屬度BP網(wǎng)絡(luò)決策模型    郭勁松,王紅,龍騰銳

活性污泥數(shù)學(xué)模型的發(fā)展和使用    汪慧貞,吳俊奇

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內(nèi)分泌擾亂化學(xué)品對動物的影響和作用機制    邱東茹,吳振斌,賀鋒

我國湖泊富營養(yǎng)化程度評價方法的探討    舒金華;

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在道路交通噪聲預(yù)測中的應(yīng)用    張繼萍,吳碩賢

河流底泥重金屬不同形態(tài)的生物有效性    程曉東,郭明新

我市召開中英《長江、嘉陵江重慶段水污染控制規(guī)劃》討論會    陳盛樑;

計算機技術(shù)在水污染規(guī)劃中的應(yīng)用    張國春,艾翠玲

GIS在水污染控制規(guī)劃方案研究中的應(yīng)用    王建雄;

水污染控制規(guī)劃地理信息系統(tǒng)模型庫的應(yīng)用    翟俊;何強;夏冰雪;

水污染控制規(guī)劃的數(shù)據(jù)管理研究    何強,龍騰銳,李惠鵬

滏陽河市區(qū)段水污染控制系統(tǒng)規(guī)劃的研究    趙秀娟

渭河西安段水污染優(yōu)化控制研究    葉朝俐;黨志良;李冬梅;

區(qū)域給水與污水處理及回用系統(tǒng)規(guī)劃的優(yōu)化研究    張麗麗;馬云東;魏令勇;

水污染控制規(guī)劃的GIS輔助技術(shù)研究    鄭麗波;史利江;俞立中;賈麗;王瑩;

應(yīng)用LINGO求解水污染控制系統(tǒng)規(guī)劃中的費用函數(shù)問題    盛倩;祝用華;張勇;張顯球;楊柳;

江蘇確立三年環(huán)境科學(xué)發(fā)展重點    鞠華 高杰

流域水污染控制規(guī)劃SEA    尚廣萍

濰坊市水污染控制規(guī)劃研究    王亞娜

SD模型在阿什河流域水污染控制規(guī)劃中的應(yīng)用    陳雪

鄱陽湖（南昌區(qū)域）水污染控制規(guī)劃研究    徐繼華

瑪納斯河流域水污染控制規(guī)劃研究    劉暢

阜新市細(xì)河水環(huán)境質(zhì)量數(shù)值模擬研究    康恩勝

輝發(fā)河梅河口市段水污染控制規(guī)劃研究    徐凱