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针对大多数传统的水质评价方法往往将评价标准或参照标准处理成点的形式存在一定的不足,将可变模糊评价方法引入海水水质评价,设计并建立基于 ArcEngine 的海水水质可变模糊评价系统,通过ArcSDE数据引擎和专用开发数据库访问类访问SQL Server中的海水水质评价数据库,在Visual C#2008开发环境下,将可变模糊数学模型与GIS空间分析手段集成,实现了海水水质等级评价结果的直观化、可视化表达。结果表明： GIS技术和可变模糊评价方法应用于海水水质综合评价中是完全可行的,为控制环境污染、进行环境规划提供了科学依据。 相似文献
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水环境污染受到多种因素的影响,污染物质之间存在着复杂的相关性,本文探讨将可变模糊数学方法和GIS技术相结合,应用于海洋水质评价中的路线和方法,建立基于ArcEngine的海水水质可变模糊综合评价系统,实现了海水水质评价相关数据输入与管理、水质环境信息选择与查询、海水水质可变模糊评价、空间分析及综合评价结果制图输出等功能,最后将该系统应用到胶州湾海水水质综合评价中,实现了海水水质评价结果的直观、可视化显示,实践表明GIS技术和可变模糊评价方法应用于海水水质综合评价中是完全可行的,为控制环境污染、进行环境规划提供了科学依据。 相似文献
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滨海地下水库是重要的地下水源地,建立科学的地下水库运行效果评价体系对于地下水资源的开发利用与保护具有重要的科学意义和应用价值。本文考虑了地下水库的水资源、水环境属性和经济社会效益,选取水量、水质、脆弱性、经济社会效益为评价指标,建立了一套新的地下水库运行效果评价指标体系。基于改进的模糊综合法,构建了适于地下水库运行效果评价的模型,且以大沽河地下水库为例综合评价了该地下水库的运行效果。结果表明,大沽河地下水库运行效果评价结果为Ⅲ类,整体运行效果临界安全。但是地下水库的脆弱性综合指数较高,抗污染能力较差,地下水容易被污染。 相似文献
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多目标可变模糊评价模型在海水水质评价中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
海水环境质量评价是一种多要素、多因子的评价,海水环境质量的分级标准、海水污染程度等都是一些模糊概念.目前已有的海水水质评价模型中都或多或少存在一些不足,基于可变模糊理论,建立基于可变模糊的海水水质评价模型,并将该方法应用于胶州湾海水水质综合评价中.实践表明,该模型方法计算简单,能够比较合理地确定样本指标对各级指标标准区间的相对隶属度、相对隶属函数,并且能够通过变化模型及其参数(a 和 p 参数变化,变化为4个模型,包括1个线性,3个非线性),将稳定结果作为海水水质综合评价的结果,合理地确定出样本的评价等级,为海洋环境领域的多目标综合评价与决策提供了一种新的思路与方法. 相似文献
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水环境质量评价是环境质量评价的重要组成部分,本文根据胶州湾2005年水质监测资料,分别采用单因子指数法和模糊综合评价法进行水质现状评价。运用单因子指数法的评价结果表明,胶州湾东北部和西北部无机氮超标严重;粪大肠菌群超标较严重,主要分布在胶州湾东北部和东南部。模糊综合评价结果表明,胶州湾大部分水质类别为Ⅳ级,东部、北部海域污染较为严重。 相似文献
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大沽河是胶东半岛最大的河流,近几年随着城市发展,用水量增加,其水环境问题也日益突出,利用已有资料,结合本次水文地质及环境地质调查、野外弥散试验等工作成果,建立青岛市大沽河水源地地下水质数值模型并进行验证,模拟预测地下水污染并分析治理对策,通过预测,在进入地下水的污染物质浓度每年平均递减3%的情况下,今后10年内,大沽河水源地地下水质大部分地段有变好的趋势,下游李哥庄镇附近有变差的趋势。 相似文献
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针对目前存在的海水水质受多因素影响、评价难的现状,提出了一种基于粒子群算法（PSO）优化误差反向传播（BP）神经网络的海水水质评价模型。该模型通过PSO得到BP神经网络最优的权值和阈值,结合青岛东部海域10个监测站点的数据得到水质评价结果。实验证明,该模型和单因子评价、传统的BP神经网络评价相比较,具有训练时间短、预测精度高的特点,在海水水质评价中具有良好的应用价值。 相似文献
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为了解设于屏东县新园乡界河以东港溪上的拦河堰对当地地下水的影响进行一系列研究.首先对台湾西南沿海的屏东县新园乡1989年10月东港溪拦溪建堰前后地下水水质及等水位线数据进行了分析,同时逐月收集东港溪拦溪堰周边的佳冬乡养殖池所用的井水、池水、浮游生物、日本鳗鲡(Anguilla japonica)及虾等数据,进行分析与比较.此外,用以上2个乡的地下水进行了鳗鲡幼苗水族箱养殖试验,并检验分析试验后的鳗鱼.各项分析结果表明,拦溪堰的兴建使新园乡的地下水水位降低,附近污染河川的水渗入了地下,对养殖生物的健康产生不同程度的影响.因此建议,在旱季应减少对东港溪拦溪堰水的抽取量;台湾西部尤其是新园乡的水产养殖活动应予以减少. 相似文献
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多种群并行进化神经网络的研究及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种新的多种群并行遗传算法 (NMPGA) ,并将其作为多层前馈神经网络(MFNNs)的学习算法 ,从而形成一类新的 MFNN模型——多种群并行进化神经网络(MPENNs)。首先 ,对一给定的网络结构 ,随机产生一初始权重的集合 ,这个集合实际上对应着一组具有相同结构但不同权重的神经网络。然后 ,采用 NMPGA对 MFNNs的权重进行进化。最后 ,性能最好的网络被选作目标问题的解。在 NMPGA算法中 ,作者采用浮点数编码来克服传统二进制编码的精度不足问题 ,并设计了专门的杂交算子和变异算子来增强算法性能。实验结果表明 ,MPENNs能成功解决异或问题、三元奇偶问题及成品烟的感官质量评价问题。 相似文献
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针对基于测高重力异常反演海底地形理论众多、选取标准无法确定的情况,利用中国南海海域内的测高重力异常和船测水深数据研究比较了重力地质法(GGM)和SmithSandwell (SAS)法两种精度高、计算速度相对较快的海底地形反演理论。其中,GGM方法的密度差异常数Δρ由向下延拓技术确定为2.15 g·cm-3,SAS方法采用移去-恢复技术得到反演波段内重力异常和水深数据。结果表明:测线分布条件一定时,水深多在-1 000 m左右或反演区域岛礁、海山等复杂海底地形较多时选取SAS方法,水深主要在-3 000 m以深的区域或海底地形复杂程度不高时选取GGM方法则能获取更好的效果,其效果最优处与船测水深在检核点处的差值最优平均值能达-0.61 m,标准差可达14.67 m。 相似文献
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针对基于传统BP神经网络的海水水质评价模型存在易陷入局部极小等问题,提出了一种新的利用头脑风暴优化算法(BSO)优化BP神经网络的海水水质评价模型(BSO-BP)。该模型引入具有全局寻优特点的头脑风暴优化算法,用于模拟人类提出创造性思维解决问题的过程,具有强大的全局搜索和局部搜索的能力,同时利用BP神经网络所具有良好的非线性映射能力、学习适应能力和容错性,最大程度上考虑到海洋水质评价因素的非线性和非平稳的关系,得到BP神经网络的各层权值、阈值的最优解,使得海水水质评价结果准确合理。并以胶州湾海域的12个监测站位的监测数据作为评价样本进行水质评价,实验结果表明该评价模型能够克服局部极小问题,评价结果准确性较高,并具有一定的实用性。 相似文献
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基于多种神经网络的风暴潮增水预测方法的比较分析 总被引：1，自引：0，他引：1
简要介绍了利用BP神经网络、小波神经网络、递归神经网络进行风暴潮增水值预测的原理。选取广东省珠江口以南的阳江站2017年风暴潮增水数据进行测试。结果表明,三种神经网络方法针对阳江地区风暴潮增水的预测均具有可靠性和实用性。以当前增水值为输入量的单因子模型更能反映真实风暴潮增水趋势,而从增水极值预测的准确性来看,以台风风力、气压、风向等相关参数为输入量的多因子模型优于单因子模型。BP神经网络更适用于多因子长时间预测,小波神经网络在单因子短时间预测上准确性更高,递归神经网络预测值与实测值相关性更强。在工程运用中,需根据地域时空特点、数据资料的丰富度与预测值评估指标选择合适的方法。 相似文献