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灰色神经网络模型在渭河水质定量遥感反演中的应用研究

作　者: 王翔宇
导　师: 汪西莉
学　校: 陕西师范大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 遥感反演渭河水质监测 BP神经网络灰色理论灰色神经网络模型
分类号: P237
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

目前中国内陆的水体污染问题十分严重,众所周知：内陆水质的好坏直接影响着国民经济发展和人民生产生活,因此,准确及时地了解水体水质变化,能够更好的管理水资源,对保护环境,特别是保护水资源有着重要的意义。传统的水质检测方法是采取定点定面采样分析评价,这种方法研究的周期长,费用高,工作量大。随着遥感技术的发展和遥感影像尺度的精细化,利用遥感技术进行水环境质量监测的研究越来越多,水质遥感监测方法具有监测范围广、速度快、成本低和便于进行长期动态监测等优点,因此在内陆水体水质监测研究中成为研究热点之一。渭河陕西段地处陕西关中地区,西安、咸阳、渭南、宝鸡等大中城市均坐落于流域内,是陕西省政治、金融、文化、经济及信息中心,该地区工业集中、农业发达、旅游资源丰富,而渭河是主要的河流和水源。随着社会经济的发展和人口的猛增,生产生活用水和排污量不断加大,其水环境已非同往昔,因此渭河水质受到了严重污染,尤其是有机污染更为严重,因此,对其水环境质量进行监测具有重大深远的意义。本文研究的主要内容包括：1、介绍了遥感水质反演的基本原理和研究概况,以及常用的遥感数据和监测方法。2、介绍了BP神经网络及其在水质监测方面的应用,灰色理论的基本原理及其应用。3、对采用灰色GM(1,1)模型对渭河水质数据进行扩充的可行性进行了分析,介绍了灰色GM(1,1)模型的构建,以及精度检验过程和残差模型的构建,建立了结合灰色扩充的GA-BP神经网络模型。4、介绍了BP神经网络模型和灰色模型结合的理论基础以及分析了它们结合优势,再进行了结合方法的说明,阐述了BP神经网络向时间响应函数映射的数学过程,构建了以灰色理论中的GM(1,1)模型为辅助设计,BP神经网络为主体预测的灰色神经网络模型。5、本文以渭河陕西段为研究区域,并参考监测站的监测数据,选取了高锰酸盐指数(CODmn).化学需氧量(COD).氨氮(NH3-N).溶解氧(DO)四个水质变量进行反演并给出结果。实验证明：灰色BP神经网络模型的对渭河水质信息的反演结果是最好的。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第1章绪论  8-16
  1.1 研究背景和意义  8-9
  1.2 水质定量遥感监测的基本原理  9-11
  1.3 水质遥感监测国内外研究概况  11-12
  1.4 水质定量遥感监测常用遥感数据  12-13
  1.5 水质定量遥感监测方法介绍  13-15
  1.6 论文研究内容及组织  15-16
第2章 BP神经网络及灰色理论  16-22
  2.1 人工神经网络  16
  2.2 BP神经网络概述  16
  2.3 BP神经网络模型在水质监测方面的应用研究  16-17
  2.4 灰色理论及其应用  17-19
  2.5 数据预处理和相关性分析  19-20
  2.6 本章小结  20-22
第3章结合灰色扩充的GA-BP神经网络模型  22-30
  3.1 数据的灰色扩充过程  22-26
    3.1.1 灰色GM(1,1)理论模型  22-23
    3.1.2 GM(1,1)模型精度检验  23-24
    3.1.3 灰色残差模型  24-25
    3.1.4 灰色扩充过程  25-26
  3.2 遗传算法优化BP神经网络  26-27
  3.3 GGNM水质反演模型的建立  27-28
    3.3.1 数据的归一化处理  27
    3.3.2 BP网络的设计  27-28
  3.4 本章小结  28-30
第4章灰色神经网络模型  30-36
  4.1 灰色模型与神经网络模型的结合优势  30
  4.2 灰色模型辅助构造BP神经网络  30-32
  4.3 灰色BP神经网络模型GNNM(1,1)的建立  32-35
    4.3.1 时间响应函数的确定  32-33
    4.3.2 时间响应函数和BP神经网络的映射原理  33-34
    4.3.3 网络初始权值阈值的设定  34
    4.3.4 灰色神经网络建立过程概述  34-35
  4.4 本章小结  35-36
第5章几种反演模型实验结果比较与分析  36-46
  5.1 各模型仿真实验结果比较  36-39
  5.2 各模型用于水质反演的结果及比较  39-41
  5.3 结果分析与总结  41-42
  5.4 GNNM(1,1)模型在渭河陕西段水质参数反演中的应用  42-46
第6章总结与展望  46-48
  6.1 全文总结  46-47
  6.2 展望  47-48
参考文献  48-54
致谢  54-56
攻读硕士学位期间的研究成果  56

灰色神经网络模型在渭河水质定量遥感反演中的应用研究

内容摘要

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