空氣污染和水污染的管理方法模型

【摘要】： 空氣和水與人們的生活息息相關(guān),隨著環(huán)境保護(hù)工作力度的加強(qiáng),傳統(tǒng)的對(duì)污染源進(jìn)行定期檢查和應(yīng)付污染事故的手段已不能有效的、及時(shí)的滿足社會(huì)的需要,利用現(xiàn)代技術(shù)來(lái)武裝環(huán)保執(zhí)法隊(duì)伍,改進(jìn)環(huán)保手段是提高環(huán)保能力的重要途徑。為了確保環(huán)境最大安全,有必要對(duì)監(jiān)測(cè)布點(diǎn)、預(yù)警應(yīng)急、污染處理等管理的理論和方法進(jìn)行深入系統(tǒng)地研究。本文的具體內(nèi)容如下： 介紹了論文工作背景,對(duì)后面幾章中重點(diǎn)討論的優(yōu)化布點(diǎn)、水質(zhì)評(píng)價(jià)、預(yù)警與應(yīng)急、環(huán)境污染預(yù)測(cè)、污水處理控制和再利用等目前國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析和研究,為后面幾章打好基礎(chǔ),并給出了論文的研究目的和將要解決的主要問(wèn)題。 研究了一種新穎的蒙特卡羅估計(jì)選擇辦法(MCES)。采用多宇宙并行量子遺傳算法對(duì)MCES方法進(jìn)行優(yōu)化,使其具有更快速的收斂能力和更好的搜索效率。該方法用于環(huán)境監(jiān)測(cè)優(yōu)化布點(diǎn),具有簡(jiǎn)便、快速、結(jié)果合理穩(wěn)定、易于推廣等優(yōu)點(diǎn)。另外用一種新的TSK模糊系統(tǒng)CTSK (Central TSK Fuzzy System)進(jìn)行地下水質(zhì)的評(píng)價(jià)取得了很好的效果。對(duì)于大樣本數(shù)據(jù)集,設(shè)計(jì)出了CCMEB-CGBR(CCMEB-based Constrained GBR)算法。 通過(guò)建模來(lái)實(shí)現(xiàn)環(huán)境污染預(yù)測(cè)系統(tǒng)。通過(guò)引入進(jìn)化學(xué)習(xí)方法提出了視覺(jué)TSK模糊系統(tǒng)新的進(jìn)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法。新的基于進(jìn)化學(xué)習(xí)的算法不但具有更好的全局收斂能力,同時(shí)依然能繼承視覺(jué)模糊建模方法的原有優(yōu)點(diǎn)。另外,大氣污染物濃度的變化具有較強(qiáng)的非線性特性,本章研究了自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)方法基于Sugeno模糊模型,在此基礎(chǔ)上給出了網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的修正算法。用共軛梯度法提高其前提參數(shù)的學(xué)習(xí)速度。 結(jié)合國(guó)內(nèi)外應(yīng)急管理的現(xiàn)狀,制定了預(yù)警應(yīng)急體系的工作原則,系統(tǒng)設(shè)計(jì)了預(yù)警應(yīng)急管理體系的總體框圖。并且探討了預(yù)警與應(yīng)急管理體制的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。采用粒子群優(yōu)化算法對(duì)一種新的級(jí)聯(lián)MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CATSMLP進(jìn)行優(yōu)化使其魯棒性增強(qiáng),具有更快速的收斂能力和更好的尋優(yōu)能力。將其用于藻類污染預(yù)警取得了很好的效果。 針對(duì)具有凸多面體參數(shù)不確定性的污水處理控制系統(tǒng),研究其魯棒H_∞保成本控制器的設(shè)計(jì)問(wèn)題。應(yīng)用所設(shè)計(jì)的魯棒H_∞保成本控制器進(jìn)行研究,結(jié)果表明了本章方法的可行性及有效性,并且系統(tǒng)最終的穩(wěn)態(tài)誤差較小。并且提出污水等可作為可再生能源的有效建議和方法。 對(duì)論文作了總結(jié),提出了本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn),針對(duì)論文研究工作中的不足提出了對(duì)未來(lái)研究發(fā)展前景的展望。 【關(guān)鍵詞】：空氣污染 水污染 管理方法 優(yōu)化布點(diǎn) 模型 H_∞保成本控制
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：X50
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 縮略語(yǔ)對(duì)照表11-12
• 1 緒論12-29
• 1.1 選題背景及意義12-13
• 1.2 優(yōu)化布點(diǎn)和水質(zhì)評(píng)價(jià)的研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.1 優(yōu)化布點(diǎn)的研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.2 環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 空氣和水污染預(yù)測(cè)研究16-19
• 1.3.1 國(guó)內(nèi)外預(yù)測(cè)領(lǐng)域的一些新方法16-17
• 1.3.2 空氣和水污染預(yù)測(cè)研究狀況17-19
• 1.4 預(yù)警與應(yīng)急系統(tǒng)的研究狀況19-21
• 1.4.1 預(yù)警研究現(xiàn)狀19-20
• 1.4.2 應(yīng)急研究現(xiàn)狀20-21
• 1.5 污水處理控制和再利用的研究現(xiàn)狀21-25
• 1.5.1 污水處理控制的研究現(xiàn)狀21-23
• 1.5.2 國(guó)內(nèi)外污水等可再生資源利用和開(kāi)發(fā)狀況23-25
• 1.6 本文的研究目的和研究技術(shù)路線25-29
• 1.6.1 本文的研究目的25-27
• 1.6.2 研究技術(shù)路線27-29
• 2 優(yōu)化布點(diǎn)和水質(zhì)評(píng)價(jià)的理論與方法29-64
• 2.1 新穎的優(yōu)化布點(diǎn)理論方法29-37
• 2.1.1 國(guó)內(nèi)外監(jiān)測(cè)優(yōu)化布點(diǎn)的方法29-31
• 2.1.2 容納多種歸納算法的MCES簡(jiǎn)介31-33
• 2.1.3 MCES的優(yōu)化33-35
• 2.1.4 計(jì)算實(shí)例及分析35-37
• 2.2 水質(zhì)評(píng)價(jià)的理論與方法37-43
• 2.2.1 高木-關(guān)野(Takagi-Sugeno)模糊系統(tǒng)37
• 2.2.2 TSK模糊系統(tǒng)(Fuzzy System)簡(jiǎn)介37-39
• 2.2.3 中心化TSK模糊系統(tǒng)39-41
• 2.2.4 水質(zhì)評(píng)價(jià)仿真實(shí)例及分析41-43
• 2.3 優(yōu)化布點(diǎn)或水質(zhì)評(píng)價(jià)大樣本數(shù)據(jù)集聚類法43-62
• 2.3.1 聚類概述44-45
• 2.3.2 譜聚類45-48
• 2.3.3 最小包含球理論48-51
• 2.3.4 CGBR和CCMEB-CGBR51-55
• 2.3.5 仿真實(shí)例及分析55-62
• 2.4 本章小結(jié)62-64
• 3 空氣和水污染預(yù)測(cè)研究64-75
• 3.1 模糊系統(tǒng)用于空氣和水污染預(yù)測(cè)64-69
• 3.1.1 基于視覺(jué)原理和Weber定律的TSK模糊系統(tǒng)64-65
• 3.1.2 基于粒子群優(yōu)化的視覺(jué)TSK模糊系統(tǒng)的建模65-66
• 3.1.3 兩個(gè)仿真實(shí)例及分析66-69
• 3.2 自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理應(yīng)用于污染預(yù)報(bào)69-74
• 3.2.1 ANFIS基本結(jié)構(gòu)與學(xué)習(xí)規(guī)則69-71
• 3.2.2 用共軛梯度法進(jìn)行改進(jìn)71-72
• 3.2.3 預(yù)報(bào)仿真實(shí)例及分析72-74
• 3.3 本章小結(jié)74-75
• 4 預(yù)警與應(yīng)急管理研究75-87
• 4.1 國(guó)內(nèi)外的預(yù)警與應(yīng)急管理體系75-77
• 4.1.1 國(guó)內(nèi)外的應(yīng)急體制狀況75-76
• 4.1.2 加強(qiáng)國(guó)際預(yù)警與應(yīng)急交流76
• 4.1.3 應(yīng)急演練模擬76-77
• 4.2 預(yù)警與應(yīng)急管理的相關(guān)工作77-81
• 4.2.1 預(yù)警與應(yīng)急管理體系的工作原則和主要內(nèi)容77-79
• 4.2.2 國(guó)內(nèi)外一些預(yù)警應(yīng)急方法介紹79-80
• 4.2.3 預(yù)警應(yīng)急管理工作總體框架設(shè)計(jì)與分析80-81
• 4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警藻類污染81-86
• 4.3.1 CATSMLP的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)82-84
• 4.3.2 粒子群優(yōu)化算法PSO84
• 4.3.3 優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)前后仿真實(shí)例及分析84-86
• 4.4 本章小結(jié)86-87
• 5 污水控制和污水再利用87-99
• 5.1 污水處理的最優(yōu)魯棒保成本控制87-95
• 5.1.1 活性污泥法污水處理系統(tǒng)模型描述87-89
• 5.1.2 H_∞保成本控制器設(shè)計(jì)89-92
• 5.1.3 數(shù)字仿真研究及分析92-95
• 5.2 污水作為可再生能源的清潔利用95-97
• 5.2.1 國(guó)內(nèi)外的污水可再生能源形勢(shì)95
• 5.2.2 可再生能源之污水再利用技術(shù)95-96
• 5.2.3 污水再生利用可行性和優(yōu)勢(shì)案例分析96-97
• 5.2.4 我國(guó)的污水可再生能源政策和未來(lái)的發(fā)展建議97
• 5.3 本章小結(jié)97-99
• 6 結(jié)束語(yǔ)99-103
• 6.1 主要研究成果和結(jié)論99-101
• 6.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)101-102
• 6.3 問(wèn)題與展望102-103
• 致謝103-104
• 參考文獻(xiàn)104-117
• 附錄117-118

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地震疊前數(shù)據(jù)的彈性阻抗非線性反演方法研究    張進(jìn)

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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩類問(wèn)題研究    程慧

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的服裝號(hào)型推薦方法研究    鄭愛(ài)花

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A~2/O、倒置A~2/O和前置缺氧A~2/O工藝處理城市污水比較研究    侯亞輝

活性污泥模型NO.1及“SSSP程序”在中國(guó)污水廠適用性的初步探討    汪慧貞,曹秀芹

南水北調(diào)──北京可持續(xù)發(fā)展的支撐工程    倪新錚,陳景岳,黃欣

模糊控制技術(shù)在污水處理系統(tǒng)的應(yīng)用    薛福霞,劉載文,王正祥,楊斌

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基于模糊-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部通風(fēng)機(jī)變頻調(diào)速系統(tǒng)設(shè)計(jì)    鄭孝東;程根銀;顧濤;胡興志;李永;封孝輝;黃文華;

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多屬性分析在地震圖像共同區(qū)域劃分中的應(yīng)用    朱海東;雷英成;屈勇;

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)械系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用    鄭曉雯，林南英

鐵水含硅量預(yù)報(bào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型    楊尚寶，楊天鈞，董一誠(chéng)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)制識(shí)別算法的研究    侯艷芳;馮紅梅;

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性判據(jù)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整    沈建榮;楊林泉;陳琳;

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)獲取    石山銘;李富蘭;丁俊麗;

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種多目標(biāo)決策方法    吳清烈;徐南榮;

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯    李曉鐘;汪培莊;羅承忠;

高階自組織映射及其學(xué)習(xí)算法    房育棟;余英林;

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制在溫度控制系統(tǒng)中的應(yīng)用    王曉曄;杜朝輝;呂德忠;劉建峰;

基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期氣候預(yù)測(cè)模型(摘要)    金龍;吳建生;

基于MATLAB的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)(ANFIS)的應(yīng)用    申偉;張?jiān)?

BP算法和PSO算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的研究    田艷兵;

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

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

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

軌交“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”觸動(dòng)創(chuàng)新神經(jīng)    本報(bào)首席記者 任荃　實(shí)習(xí)生 史博臻

當(dāng)布線系統(tǒng)遭遇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    計(jì)算機(jī)世界實(shí)驗(yàn)室 韓勖

給導(dǎo)彈植入“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”    曹建兵 李祖兵 特約記者 何天進(jìn) 本報(bào)記者 于莘明

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人老了，大腦仍能形成新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    

ICT強(qiáng)壯奧運(yùn)“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”    韓婷婷

深部開(kāi)采高階段尾砂充填體力學(xué)與非線性優(yōu)化設(shè)計(jì)    劉志祥

PET探測(cè)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位方法研究    戴雪龍

智能控制技術(shù)在煉鋼電弧爐中的應(yīng)用研究    馬戎

面向多智能體和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制研究    文敦偉

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

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冠心病證候診斷標(biāo)準(zhǔn)與藥效評(píng)價(jià)模型研究    杜文斌

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

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

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷方法研究    王承

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

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電路故障診斷的研究與實(shí)現(xiàn)    楊立儒

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的H型鋼粗軋工藝參數(shù)優(yōu)化研究    劉蘭蘭

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的振動(dòng)主動(dòng)控制研究    田鵬明

發(fā)動(dòng)機(jī)裂解設(shè)備故障診斷技術(shù)的研究    姜宇

基于決策樹(shù)和遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究及應(yīng)用    邢遠(yuǎn)凱

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的月降水預(yù)報(bào)模型在洪澤湖的應(yīng)用研究    高寶建

基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的研究    陳少華

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路段行程時(shí)間預(yù)測(cè)研究    來(lái)建波

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦深埋硐室軟巖流變參數(shù)反演分析    閆超

時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析    段成均