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水环境及水资源分析计算的新方法及其应用

作　者: 汪嘉杨
导　师: 李祚泳
学　校: 成都信息工程学院
专　业: 环境科学
关键词: 水环境 水资源 评价 预测 优化 禁忌搜索算法 模拟退火算法 量子遗传算法 投影寻踪 支持向量机
分类号: TV213
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
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内容摘要


水环境及水资源自然发展、演化过程的分析和模拟,合理判定水环境污染程度,进行水环境及水资源系统分析计算,是目前改善水环境质量、提高资源利用能力需要解决的问题,并为水环境及水资源管理决策提供科学依据。目前水环境及水资源信息分析计算方法研究仍处于积极探索和不断发展阶段,是环境科学系统工程界的热点和难点之一。为了更好地探索水环境及水资源的演变规律,更客观、更准确地反映水环境实际情况,引入分析计算的新原理及新方法来研究水环境及水资源问题,是学科发展的需要。本文依托973国家重点基础研究发展规划项目“长江中下游湖泊富营养化发展趋势预测方法研究”(NO. 2002CB412301)和国家自然科学基金项目“基于子波和分形理论的水文尺度分析新途径”(NO. 40271024),在总结和吸收有关前人研究成果的基础上,系统地介绍了两种直接用于水环境及水资源评价和预测的新方法——投影寻踪、支持向量机;三种用于水环境及水资源分析计算模型参数估计的优化算法——禁忌搜索算法、模拟退火算法和量子遗传算法,以及五种新方法相互之间的耦合模型,对比不同耦合模型的优化性能、应用特征和优缺点,并对禁忌搜索算法提出两种改进方式。通过模拟和研究水环境及水资源发展变化,将新方法及其相互耦合模型与优化后的多种形式的评价和预测指数公式应用于我国主要河流、湖泊、地下水及水资源利用能力的评价和预测实例研究中,分析结果表明新方法有较好的实用性。概括起来,本项研究的主要研究内容和成果有:(1)将禁忌搜索算法用于多种形式的水环境及水资源分析计算公式中的参数优化,并提出改进后的免疫禁忌搜索算法和混合禁忌搜索算法。分别将免疫禁忌搜索算法用于区域水资源系统评价及经济、社会与湖泊富营养化的协调度指数公式的优化,将混合禁忌搜索算法用于湖泊富营养化评价、地下水水质评价、水位流量关系拟合优化中,得到较好的评价和预测结果。(2)将模拟退火算法用于多种形式的水环境及水资源分析计算公式中的参数优化,分别得到水资源可再生能力、区域水资源利用能力和太湖富营养化程度的幂函数加和型指数评价公式,以及太原市地下水水质评价的S型曲线模型,并对上述评价模型进行实例分析。(3)将量子遗传算法用于多种形式的水环境及水资源分析计算公式中的参数优化,并应用于长江流域主要城市、武汉重点水域及太原市地下水水质评价。实例分析表明,量子遗传算法表现出较好的种群多样性和更快的收敛速度。(4)将投影寻踪分类和投影寻踪回归模型应用于水环境及水资源分析计算的实例研究中。投影寻踪分类模型用于武汉重点水域13个点位的水质评价及中国淮河片区水资源利用能力的评价;提出一种用参数矩阵表示的投影寻踪回归预测模型新形式,采用免疫进化算法对参数矩阵进行优化,并应用于太湖未来30年的富营养化发展趋势的预测中。(5)分别将禁忌搜索算法、模拟退火算法和量子遗传算法三种现代优化算法与投影寻踪模型相耦合,并将优化后的投影寻踪模型应用于武汉重点水域13个点位的水质评价及中国淮河片区水资源利用能力的评价实例中,对评价结果和模型性能进行分析、对比。(6)由于支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,因此,在分析支持向量机的性能和参数取值基础上,将其用于长江流域主要城市水段的水质评价,获得了较好的效果。(7)支持向量机(SVM)的计算复杂度和精度很大程度上依赖于参数的合理选择,因此,将禁忌搜索算法(TS)用于SVM参数优化中,提出TS-SVM耦合模型,并应用于太湖富营养化发展趋势的预测实例中。为了探索更适合于支持向量机参数选取的优化技术,将禁忌搜索算法、模拟退火算法和量子遗传算法与支持向量机模型相耦合,应用于全国30个湖泊富营养化等级评价及武汉重点水域13个点位水质评价中,并对评价计算结果进行了分析和对比。

全文目录


摘要  2-4
Abstract  4-13
第1章 绪论  13-34
  1.1 引言  13
  1.2 研究现状  13-23
    1.2.1 水环境及水资源评价和预测方法的研究进展  14-18
    1.2.2 水环境及水资源优化方法的研究进展  18-23
  1.3 论文的选题背景、研究目的及意义  23-24
  1.4 本论文的主要研究内容及技术路线  24-34
    1.4.1 研究内容  24-25
    1.4.2 研究思路与技术路线  25-34
第2章 禁忌搜索算法及在水环境水资源分析计算中的应用  34-68
  2.1 引言  34-35
  2.2 禁忌搜索算法  35-39
    2.2.1 TS 算法的基本原理  35-37
    2.2.2 TS 算法的流程  37-38
    2.2.3 TS 算法的特点  38-39
  2.3 免疫禁忌搜索算法（ITS）  39-41
  2.4 基于免疫禁忌算法的区域水资源系统评价模型  41-45
    2.4.1 概述  41
    2.4.2 区域水资源评价的Logistic 曲线模型  41-42
    2.4.3 基于ITS 优化的区域水资源评价模型  42-43
    2.4.4 基于ITS 的区域水资源评价模型的实例分析  43-45
  2.5 基于IA-TS 的经济、社会与湖泊富营养化的协调度指数公式  45-51
    2.5.1 概论  45-46
    2.5.2 经济、社会和湖泊富营养化评价指数及其协调度指数计算公式  46-47
    2.5.3 湖泊富营养化综合评价指标体系的确定  47-50
    2.5.4 实例研究——洱海富营养状况与大理市经济、社会发展协调度评价  50-51
  2.6 混合禁忌搜索算法（HTS）  51-53
  2.7 混合禁忌搜索算法在函数优化中的应用分析  53-56
    2.7.1 优化函数分析  53-54
    2.7.2 优化结果分析与讨论  54-56
  2.8 混合禁忌搜索算法在湖泊富营养化评价中的应用[22]  56-60
    2.8.1 湖泊富营养化评价指数公式  56-57
    2.8.2 基于HTS 优化的湖泊富营养化评价指数公式  57-58
    2.8.3 东湖湖泊富营养状况评价及结果分析  58-60
  2.9 混合禁忌搜索算法及其在地下水水质评价中的应用  60-63
    2.9.1 地下水水质评价指数公式  60
    2.9.2 基于混合禁忌搜索算法优化的太湖地区农村地下水水质评价模型  60-62
    2.9.3 太湖地区农村地下水评价的实例分析  62-63
  2.10 基于混合禁忌搜索算法的水位流量关系拟合[28]  63-65
    2.10.1 概述  63-64
    2.10.2 结果分析  64-65
  2.11 小结  65-68
第3章 模拟退火算法及在水环境水资源分析计算中的应用  68-87
  3.1 引言  68
  3.2 模拟退火算法  68-72
    3.2.1 SA 算法的原理  68-69
    3.2.2 SA 算法关键参数和操作的设计  69-70
    3.2.3 SA 算法流程  70
    3.2.4 SA 算法的特点  70-72
  3.3 基于模拟退火算法的水资源可再生能力评价公式  72-76
    3.3.1 水资源可再生能力幂函数加和型分类分指数公式  72
    3.3.2 基于模拟退火算法优化的水资源可再生能力评价公式  72-74
    3.3.3 评价实例——黄河流域水资源可再生能力评价  74-76
  3.4 基于模拟退火算法的区域水资源利用能力评价[11]  76-79
    3.4.1 基于模拟退火算法的区域水资源利用能力评价公式  76-79
    3.4.2 评价实例分析  79
  3.5 基于模拟退火算法的太湖富营养化评价模型  79-83
    3.5.1 幂函数加和型富营养化综合评价指数公式  79-81
    3.5.2 基于SA 优化的富营养化综合评价普适指数公式  81-83
  3.6 基于模拟退火算法的地下水水质的S 型生长曲线评价模型  83-85
    3.6.1 地下水水质的S 型生长曲线评价模型  83-84
    3.6.2 基于模拟退火算法优化的地下水水质的S 型曲线评价模型  84
    3.6.3 评价实例分析  84-85
  3.7 小结  85-87
第4章 量子遗传算法及在水环境水资源分析计算中的应用  87-107
  4.1 引言  87-88
  4.2 量子遗传算法  88-91
    4.2.1 QGA 的原理  88-90
    4.2.2 QGA 的算法流程  90-91
  4.3 基于量子遗传算法的长江流域主要城市水质评价模型  91-97
    4.3.1 水质评价的多指标组合算子模型  91
    4.3.2 基于QGA 优化的水质评价模型  91-93
    4.3.3 实例分析——长江流域11 个主要城市水段水质评价  93-97
  4.4 基于量子遗传算法优化的武汉市重点水域水质评价模型  97-102
    4.4.1 基于幂函数加和型公式的水质评价指数公式  97
    4.4.2 基于QGA 优化的水质评价模型  97-98
    4.4.3 评价结果分析  98-102
  4.5 基于量子遗传算法优化的地下水水质评价模型  102-104
    4.5.1 基于QGA 的地下水水质评价指数公式  102-104
    4.5.2 太原市地下水水质评价结果分析  104
  4.6 小结  104-107
第5章 投影寻踪及在水环境水资源分析计算中的应用  107-128
  5.1 引言  107-108
  5.2 投影寻踪分类模型  108-111
    5.2.1 综合特征值 Z_j 的构造  108-109
    5.2.2 投影指标函数Q(a)的构造  109
    5.2.3 优化投影方向  109-111
  5.3 投影寻踪耦合模型及在武汉市重点水域水质评价中的应用  111-116
    5.3.1 水质评价指标体系和PP 模型的建立  111-112
    5.3.2 评价结果分析  112-116
  5.4 禁忌搜索优化的投影寻踪及其在水资源利用能力评价中的应用[11]  116-119
    5.4.1 区域水资源利用能力评价指标体系和模型建立  116-117
    5.4.2 实例计算及结果分析  117-119
  5.5 投影寻踪回归模型（PPR）  119-126
    5.5.1 PPR 分析模型实现方法  119-120
    5.5.2 基于免疫进化优化的PPR 湖泊水质富营养化预测模型  120-123
    5.5.3 基于PPR 的太湖富营养化状态的预测  123-126
  5.6 小结  126-128
第6章 支持向量机及在水环境水资源分析计算中的应用  128-149
  6.1 引言  128-129
  6.2 结构风险最小化  129
  6.3 支持向量机方法概述  129-131
  6.4 分类支持向量机方法  131-136
    6.4.1 线性可分情形  131-133
    6.4.2 线性不可分情形  133-134
    6.4.3 分类支持向量机及核函数选择  134-136
    6.4.4 多分类支持向量机  136
  6.5 回归支持向量机方法  136-138
  6.6 支持向量机学习算法的步骤  138-139
  6.7 支持向量机中模型选择研究  139-141
    6.7.1 核函数的选择  139
    6.7.2 参数选择  139-141
  6.8 支持向量机的特点  141
    6.8.1 支持向量机的优点  141
    6.8.2 支持向量机的局限性  141
  6.9 基于支持向量机的长江流域主要城市水段水质评价  141-147
    6.9.1 概述  141-142
    6.9.2 评价标准及SVM 评价模型的建立  142
    6.9.3 基于SVM 的长江流域11 个主要城市水段的水质评价结果  142-147
  6.10 小结  147-149
第7章 优化支持向量机及在水环境水资源分析计算中的应用  149-166
  7.1 引言  149-151
  7.2 TS-SVR 模型的实现  151
    7.2.1 TS-SVR 模型的实现步骤  151
    7.2.2 SVR 参数的搜索范围  151
    7.2.3 软件工具  151
  7.3 基于TS-SVR 的太湖富营养化指数预测模型  151-156
    7.3.1 湖泊富营养化综合评价普适指数公式及分级标准  151-152
    7.3.2 湖泊富营养化的综合因子及未来变化预测（2005～2035 年）  152-153
    7.3.3 基于TS-SVR 的太湖富营养化指数预测结果  153-156
  7.4 SA-SVM 模型的实现  156
  7.5 QGA-SVM 模型的实现  156-157
  7.6 基于SVM 耦合模型的全国30 个主要湖泊富营养化评价  157-159
    7.6.1 评价标准  157
    7.6.2 基于SVM 耦合模型的湖泊水质评价结果分析  157-159
  7.7 基于SVM 耦合模型的武汉重点水域水质评价  159-163
    7.7.1 水质评价指标体系及SVM 耦合模型的建立  159-160
    7.7.2 基于SVM 耦合模型的武汉市重点水域评价结果分析  160-163
  7.8 小结  163-166
第8章 投影寻踪和支持向量机的软件包实现  166-172
  8.1 投影寻踪模型的软件实现  166-169
  8.2 SVM 模型的软件实现  169-171
  8.3 小结  171-172
第9章 总结与展望  172-176
  9.1 主要研究成果  172-173
  9.2 特色与创新  173-174
  9.3 展望  174-176
攻读硕士期间发表的学术论文及专著列表  176-178
攻读硕士期间参加的科研及获奖情况  178-180
致谢  180-181

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中图分类: > 工业技术 > 水利工程 > 水资源调2查与水利规划 > 水资源开发
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