基于主成分分析的地下水水质模糊综合评价

主成分分析法能够降低数据维度,减少分析指标数量。利用主成分分析法分析初选指标,筛选模糊综合评价因子,求取其权重集,建立基于主成分分析的水质模糊综合评价模型,并应用于黄土地区洛河油田浅层地下水的水质评价中。结果表明,采用主成分分析法选择评价因子,既保证了评价结果的可靠性,又减小了参与评价的数据量,提高了评价效率;利用主成分分析法赋权进行模糊综合评价,考虑了评价因子之间的相互作用,水质评价结果比采用超标法赋权的结果更优;洛河油田富县区块浅层地下水水质状况总体较好,在油田开发过程中应采取保护措施,防止浅层地下水污染。     

基于BP神经网络的电网综合评价研究

摘要： 电网综合评价通过对评价对象构建指标体系,利用相应的评价模型得到评价结果。构建了含有7个一级指标、14个二级指标以及28个三级指标的多层次的电网综合评价指标体系。使用AHP模型引入博弈论集成法结合模糊综合评价法和熵值法确定主客观权重进而获得最终权重,代入神经网络进行训练。通过某省10个地市2014年电网满意度测评结果,验证了该方法能够实现快速、一致、准确的电网综合评价。     

基于可变模糊识别模型及GIS相耦合的水库水质综合评价

针对水库水质时空分布特征复杂,常规水质监测难以准确掌握水库水质实际状态的问题,以大连市碧流河水库为例,在综合考虑水文、地形及水动力条件的基础上通过分区布设监测断面和监测点,获得了时空综合条件下的水质监测样本,利用可变模糊识别模型量化综合水质级别,结合GIS地统计学方法对评价结果进行可视化表达。结果表明,可变模糊识别模型与GIS结合的方法,不仅可合理地量化水体综合水质状态,还可直观地展示水质时空变化特征,建议对复杂地形边界的水库大水体进行时空综合监测,以掌握水质实际状态。     

国民经济行业水量与水质综合评价模型及其应用

以黄河流域为例,针对水资源短缺、用水效率偏低、点源污染严重的现状,构建了2005年黄河流域水量一水质投入产出表,并应用分析技术获得了国民经济行业总体用水、耗水、排污特性,提出了不同行业的发展战略与建议.     

基于BF神经网络与GIS的巢湖水华危险性评价

选择溶解氧、化学需氧量、总磷、总氮、叶绿素浓度作为评价指标,建立了巢湖水华危险性评价分级标准,采用BP神经网络模型对指标进行了评价,得出巢湖12个水质监测站点的水华危险性等级,并借助GIS的空间信息展布功能,获得了巢湖2000～2007年的水华危险性区域分布及年际变化.结果表明,巢湖西部湖区的水华危险性程度最高,暴发水华的可能性最大,中部湖区的水华危险性程度较高,东部湖区的水华危险性程度一般;BP神经网络模型与GIS相结合的方法直观、简便,具有推广应用价值.     

基于BP神经网络的施工导流风险评价

针对现阶段施工导流风险评价模型存在的不足,提出了采用BP神经网络定性与定量相结合的方法评价施工导流风险,构建了施工导流风险评价模型,并介绍了应用BP神经网络评价施工导流风险的操作步骤,以期为施工导流风险评价提供一种新途径.     

基于GIS的城市景观水水质可变模糊评价

针对水质评价复杂性、不确定性及现有评价方法的不足,以GIS为平台,提出了基于可变模糊集理论的景现水水质综合评价模型,并以郑州市如意湖一人工湿地系统景观水为例,对水质及其空间分布状况进行了评价.结果表明,该方法可行、实用,能为非常规水利用的推广和安全评价提供理论依据和决策参考.     

基于层次分析法的大连市大沙河流域水质综合评价

基于层次分析法建立了大连市大沙河流域水质综合评价模型,综合评价了该流域各监测断面水质情况。结果表明,大沙河流域设置的五个监测断面中,刘大水库入口、刘大水库、洼子店闸和麦家铁路桥四个断面水质分别为Ⅰ、Ⅱ、Ⅱ、Ⅳ类,满足水功能区要求的水质标准;元台大桥监测断面水质为Ⅴ类,低于水功能区要求的水质目标3个级别。可见层次分析法评价结果真实地反映了大沙河流域水质状况,具有较好的实用性,可以为环境决策提供比较有效的辅助决策信息,对于水环境保护和实现可持续发展具有重要意义。     

基于变异系数和熵权组合赋权的正态云水质综合评价模型

针对水质评价的模糊性、随机性及多因子的综合评价问题,将云模型引用至地下水水质评价中,并采用变异系数和熵权组合赋权的方法确定评价指标的权重,建立了组合赋权的正态云模型;之后以徐州市张集镇20眼地下水井为例验证了该模型的有效性。结果表明,20个地下水水样中,11个Ⅲ类水质、9个Ⅱ类水质,与已有研究成果的结论较为一致,表示组合赋权的正态云模型可较好地解决地下水水质综合评价问题。     

基于随机森林模型的地下水水质评价方法

为获得更加高效和稳定的地下水水质评价方法,基于安阳市8个地下水监测点的水质检测数据,利用基于随机森林模型的地下水水质评价模型对该地区地下水水质进行综合评价,并与BP神经网络模型结果进行比较。结果表明,8个地下水监测点的水质主要为Ⅱ、Ⅲ类水,其中位于安阳市汤阴县、内黄县、滑县的监测点水质较差,生活污染及工业污染是该区域导致水质变差的关键。通过对比两个模型评价流程及结果,发现基于随机森林模型的水质评价模型能够准确评价水质的同时,拥有更高训练效率与稳定性。     

基于BP神经网络模型的水库移民后期扶持效果风险评价

对大中型水库移民后期扶持效果进行风险评价可掌握和了解后期扶持政策实施情况,以河南省淅川县水库搬迁安置移民为例,基于水库移民后期扶持监测评估调查数据,构建了移民风险评价指标体系,基于BP神经网络模型对该县后期扶持效果进行了风险评价。结果表明,淅川县大部分地区在后期扶持政策实施后移民的生产生活水平均得到了不同程度的恢复和提高,与监测评估综合评价结果相吻合,可见该模型用于水库移民后期扶持效果风险评价可行、有效。     

基于BP神经网络深度学习的供水管网漏损智能定位方法

在深入剖析已有大型供水管网漏损成因的基础上,提出了采用BP神经网络深度学习的方法预测漏损点位置,构建了供水管网漏损模拟模型,通过管网发生漏损时5个位置的流量变化和17个位置的压力监测点变化的相关性分析,利用人工神经网络深度学习来诊断漏损点所在管网中位置,并以实验室自搭建的小型供水管网为例对漏损定位的研究方法进行了验证。结果表明,所提方法是一个实时诊断的快速又有效的方法,可实现较为准确的漏损点定位。     

加权欧氏距离法和模糊综合评价法在阳泉市主要河流水质评价中的比较分析

为对比加权欧氏距离法及模糊综合评价法在阳泉市7条主要河流水质评价中的优劣性,以2019年1月河流水质监测结果为依据,采用加权欧氏距离法和模糊综合评价法综合评价阳泉市地表水体环境质量。对比分析表明,模糊综合评价法采用评价标准的依据,会造成最终评价结果无法有效反映水体的实际状况;加权欧氏距离法在给出评价断面水质级别的同时,反映评价断面对于某一水质标准的贴近度及水质的变化趋势,评价结果显示的信息更加真实多元,在水质评价中的表现更加优良,可在水环境治理中更好地发挥作用。     

基于BP神经网络的水利工程投标决策模型及应用

针对采用常用的投标决策方法未能有效地解决影响因素、影响因素与决策结果之间的复杂非线性关系问题,基于《水利水电工程标准施工招标文件》（2009年版）合同通用条款,结合我国当前水利工程建筑市场的竞争情况,构建了基于BP神经网络的水利工程投标决策模型,并将其应用于工程实例中。结果表明,该模型实用、可行,能有效应用于承包商的投标决策中。     

基于BP神经网络的黄河中上游河段不平衡水量预测

针对黄河水量统一调度工作中,中上游河段出现的水量不平衡问题,以刘家峡—头道拐河段为例,采用水量平衡公式计算1999~2012年刘家峡—头道拐河段的不平衡水量,并运用BP神经网络技术和方法研究了刘家峡—头道拐河段不平衡水量的变化规律,预测了刘家峡—头道拐河段的不平衡水量。结果表明,BP神经网络模型预测效果较好、精度较高。     

基于遗传算法-BP神经网络法的深埋地下水水质评价

为探究开封市地下水水质特征及成因,依据开封市31眼深度600～1 600m地下水开采井的水质检测资料,系统研究了各亚含水层的水化学特征,利用遗传算法-BP神经网络法进行了水质评价,并从埋深、富水性两个方面分析了水质特征的分布规律。结果表明,开封市600～800m亚含水层地下水水质最好,800～1 400m次之,1 400～1 600m亚含水层水质最差,随着埋深的增加,水质变差,富水性越强、水质越好。可见遗传算法-BP神经网络法能够客观地描述地下水水质综合情况,避免了人为主观影响,使评价结果更为合理。     

基于模糊AHP法的水质评价模型及其应用

针对水质评价中样本排序的困难，应用模糊AHP法直接确定样本隶属度和指标权重，并对浦东新区川扬河等9条河流进行了实例研究，结果表明：排序结果更为简便、合理和客观。     

基于GIS的克里金法对二维水质模型的改进

为研究天然河道水体污染在二维空间上的分布特征并提高二维水质模型的使用效率,以绵远河某排污口为例,选取BOD作为预测因子并采用二维水质模型进行研究。针对传统二维水质模型中出现的问题,基于GIS技术及数据库方法,将克里金法与传统二维水质模型相耦合,充分考虑了空间因素对预测值的影响,提出了二维修正模型,建立了水体污染预测系统。结果表明,与传统二维水质模型相比,二维修正模型更符合连续水体特征,适用性更强,对水环境污染预测具有重要的参考价值。     

改进内梅罗污染指数法和模糊综合法在水质评价中的应用

不同的水质评价方法有不同的适用性。以桦甸市5个主要监测断面2010年枯季的监测数据为基础,选取溶解氧、氨氮等6个水质评价因子,分别采用传统、改进的内梅罗污染指数法及模糊综合法进行水质评价。结果表明3种方法评价的水质类型不同,但内梅罗法计算的污染指数大小与模糊综合法评价的水质污染程度相符。内梅罗指数法更适用于掌握水体被污染的程度,模糊综合评价法更适用于评价水体功能及水质类型。