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题名水资源污染负荷强度的灰色有效性预测模型及其应用
被引量：4
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作者
王晗
张峰
薛惠锋
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机构
中国航天系统科学与工程研究院
山东理工大学管理学院
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出处
《节水灌溉》
北大核心
2019年第4期72-76,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(U1501253)
广东省省级科技计划项目(2016B010127005)
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文摘
水资源污染负荷强度预测是水污染防治的关键环节。基于灰色系统理论,构建了水资源污染负荷强度的GM(1,1)模型、Verhulst模型和SCGM(1,1)c模型,并利用预测有效度计算各单预测模型的权重,进而建立水资源污染负荷强度的灰色GM-Verhulst-SCGM组合预测模型,在此基础上,选取2004-2013年期间工业单位产值化学需氧量排放量历史数据进行模型拟合,利用其2014-2016年数据进行模型检验。研究发现,灰色组合预测模型呈现出更低的预测误差,符合水资源污染负荷强度高精度预测需求;而通过对水资源污染负荷强度实证预测发现,其负荷强度整体上呈逐步削弱的态势,但可能会出现其高速下降向稳步趋缓转变的速率"拐点",预示着水污染防治将由"浅水区"向"深水区"的转变。
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关键词
水污染负荷
强度预测
灰色系统理论
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Keywords
water pollution load
strength prediction
grey system theory
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分类号
F424.7
[经济管理—产业经济]
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题名基于GIS的河流水体污染非线性预测系统研究
被引量：1
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作者
谭钦文
尹光志
李东伟
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机构
重庆大学资源及环境科学学院
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出处
《重庆建筑大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2006年第5期115-118,共4页
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基金
国家自然科学基金资助(编号50374084)
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文摘
针对河流水体污染物的空间分布特点,提出综合运用GIS、BP神经网络和遗传算法,实现河流水污染的空间数据管理和污染预测的方法。该方法通过改进激励函数、为权值的修正加入动量项等方法改良BP算法;并引入遗传算法实现BP神经网络隐层节点数、最佳学习率和动量因子等参数的自动搜索,有效地解决了传统模型参数难以确定等问题。并进一步将该模型与GIS强大的空间功能结合,实现了水体污染的海量空间数据管理及评价预测结果的空间图形直观可视化表达,十分便于及时掌握河流水体污染动态、空间分布及演化趋势。并最终以GIS为二次开发平台,实现了基于遗传神经网络的河流水体污染非线性预测管理系统,并在长江重庆城区段河流污染预测应用中显示出良好的效果,预测精度达78%以上。
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关键词
遗传算法
BP人工神经网络
地理信息系统(GIS)
水体污染预测系统
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Keywords
genetic arithmetic
BP artificial neural network, geographical information system （ GIS ）
water pollution prediction system.
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分类号
X522
[环境科学与工程—环境工程]
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