基于ANN与遗传算法的胶州湾近岸海域水污染总量控制研究
发布时间：2022-02-19 06:26
胶州湾在青岛市经济发展中占有十分重要的地位,青岛市的建设与发展依托于胶州湾地理和区位优势以及丰富的海洋资源。近年来,伴随着周边地区经济的高速发展,胶州湾水体的环境问题日益突出。因此,开展胶州湾水环境容量研究,实施排污总量控制,对于实现胶州湾地区社会、经济和环境的可持续发展具有现实意义。近些年来已有一些学者对此进行了研究并取得了一定成果,但仍有大量的基础工作、模型与方法等需待研究解决。人工神经网络（简称ANN）与遗传算法（简称GA）是复杂非线性科学和人工智能科学的前沿。人工神经网络具有大规模并行运算、自组织、自适应与自学习的能力,特别适用于非线性,不精确的、模糊的信息处理问题;遗传算法不受搜索空间的限制性假设的约束,也不受模型参数数目以及约束条件的束缚,直接在模型优化准则的引导下进行多点并行自适应全局寻优,因此是一个求解非线性优化问题的优越方法。根据这2种方法自身特点,他们极其适用于解决具有非确定性和非线性特点的水环境污染问题。因此,本文将这2种方法引入到胶州湾近岸海域的水污染总量控制研究当中,并对这2种模型自身作了一些优化和改进,取得了以下成果:针对BP神经网络易陷入局部最优解及收敛速...
【文章来源】：中国海洋大学山东省211工程院校985工程院校教育部直属院校
【文章页数】：97 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 选题背景及意义
1.2 污染物总量控制概述及研究进展
1.2.1 污染物总量控制概述
1.2.2 研究进展
1.3 人工神经网络与遗传算法在本领域的研究现状
1.3.1 人工神经网络在水质评价与预测的研究进展
1.3.2 遗传算法水污染控制系统的研究进展
1.4 研究思路与研究内容
1.4.1 研究思路
1.4.2 研究内容
2 水质评价与预测模型的研究
2.1 遗传神经网络的原理
2.1.1 BP 神经网络的基本原理
2.1.2 遗传算法的基本原理
2.1.3 遗传算法对神经网络的优化
2.2 水质评价模糊遗传神经网络的构建
2.2.1 网络结构的确定
2.2.2 隶属度函数的确定
2.3 水质预测遗传神经网络的构建
2.4 小结
3 水污染总量控制模型的研究
3.1 环境容量的基本概念
3.1.1 水环境容量的定义
3.1.2 管理环境容量与可分配环境容量
3.1.3 海洋环境容量的定义
3.2 海湾环境容量计算模型
3.2.1 污染源—水质响应法
3.2.2 分区达标控制法
3.3 基于遗传算法的总量分配优化模型
3.3.1 总量分配模型研究进展
3.3.2 遗传算法分配模型的研究思路
3.3.3 基于遗传算法总量控制的原理与操作步骤
3.3.4 遗传算法用于总量控制的优越性
3.4 小结
4 胶州湾环境现状调查与评价
4.1 胶州湾近岸海域环境概况
4.1.1 自然环境概况
4.1.2 社会经济概况
4.2 胶州湾海水水质评价
4.2.1 基于模糊遗传神经网络的水质评价
4.2.2 与其它水质评价方法的比较
4.3 胶州湾入海污染源调查与评价
4.3.1 入海污染源的主要类型
4.3.2 主要排污单元的分布
4.3.3 污染负荷调查
4.3.4 污染源评价
4.4 小结
5 胶州湾近岸海域水污染总量控制
5.1 2015 年各排污单元主要污染物入海量预测
5.1.1 工业污水中污染物产生量估算
5.1.2 生活污水中污染物产生量估算
5.1.3 畜禽养殖面源污染物产生量估算
5.1.4 农业面源污染物产生量估算
5.1.5 浅海养殖面源与降水面源污染物产生量估算
5.1.6 胶州湾2015 年主要污染物入海通量
5.2 胶州湾环境容量计算及总量优化分配
5.2.1 2015 年海水水质预测
5.2.2 海洋功能区划与水质控制点的选择
5.2.3 主要污染物环境容量的计算与总量分配
5.3 胶州湾近岸海域水污染防治对策
5.4 小结
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 主要创新点
6.3 不足与展望
参考文献
致谢
本文编号：3632396
【文章来源】：中国海洋大学山东省211工程院校985工程院校教育部直属院校
【文章页数】：97 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 选题背景及意义
1.2 污染物总量控制概述及研究进展
1.2.1 污染物总量控制概述
1.2.2 研究进展
1.3 人工神经网络与遗传算法在本领域的研究现状
1.3.1 人工神经网络在水质评价与预测的研究进展
1.3.2 遗传算法水污染控制系统的研究进展
1.4 研究思路与研究内容
1.4.1 研究思路
1.4.2 研究内容
2 水质评价与预测模型的研究
2.1 遗传神经网络的原理
2.1.1 BP 神经网络的基本原理
2.1.2 遗传算法的基本原理
2.1.3 遗传算法对神经网络的优化
2.2 水质评价模糊遗传神经网络的构建
2.2.1 网络结构的确定
2.2.2 隶属度函数的确定
2.3 水质预测遗传神经网络的构建
2.4 小结
3 水污染总量控制模型的研究
3.1 环境容量的基本概念
3.1.1 水环境容量的定义
3.1.2 管理环境容量与可分配环境容量
3.1.3 海洋环境容量的定义
3.2 海湾环境容量计算模型
3.2.1 污染源—水质响应法
3.2.2 分区达标控制法
3.3 基于遗传算法的总量分配优化模型
3.3.1 总量分配模型研究进展
3.3.2 遗传算法分配模型的研究思路
3.3.3 基于遗传算法总量控制的原理与操作步骤
3.3.4 遗传算法用于总量控制的优越性
3.4 小结
4 胶州湾环境现状调查与评价
4.1 胶州湾近岸海域环境概况
4.1.1 自然环境概况
4.1.2 社会经济概况
4.2 胶州湾海水水质评价
4.2.1 基于模糊遗传神经网络的水质评价
4.2.2 与其它水质评价方法的比较
4.3 胶州湾入海污染源调查与评价
4.3.1 入海污染源的主要类型
4.3.2 主要排污单元的分布
4.3.3 污染负荷调查
4.3.4 污染源评价
4.4 小结
5 胶州湾近岸海域水污染总量控制
5.1 2015 年各排污单元主要污染物入海量预测
5.1.1 工业污水中污染物产生量估算
5.1.2 生活污水中污染物产生量估算
5.1.3 畜禽养殖面源污染物产生量估算
5.1.4 农业面源污染物产生量估算
5.1.5 浅海养殖面源与降水面源污染物产生量估算
5.1.6 胶州湾2015 年主要污染物入海通量
5.2 胶州湾环境容量计算及总量优化分配
5.2.1 2015 年海水水质预测
5.2.2 海洋功能区划与水质控制点的选择
5.2.3 主要污染物环境容量的计算与总量分配
5.3 胶州湾近岸海域水污染防治对策
5.4 小结
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 主要创新点
6.3 不足与展望
参考文献
致谢
本文编号：3632396
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/haiyang/3632396.html
