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时间:2019-02-25
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1、论文题目:改进的BP算法在地表水质评价中的应用专业:应用数学硕士生:巨立伟(签名)_______________指导老师:丁正生(签名)_______________摘要水环境问题越来越成为影响人类健康、经济发展和社会稳定的重要因素。随着水体污染状况的日益加剧,水环境监测和水质评价体系在环境保护和改善方面的重要性和紧迫性也愈发突出。在对水质评价的研究中也出现了许多卓有成效的评价方法和模型,如:单因子评价法、模糊综合评价法、BP神经网络评价法等。由于水体中污染因子的非单一化和地域特点化,加上模型自身的不完善,使得这些方法具有一定的局限性。BP神经网络评价法在
2、训练评价过程中存在收敛速度较慢的问题,为了加速网络的学习速度,本文采用L-M最优化算法对传统BP神经网络评价模型进行改进,依据国家地表水水质评价标准,利用我国重点监测水域太湖的监测数据对改进后的模型进行训练检验,并与传统BP模型进行比较,证明改进后的模型能更好地应用于水环境评价。改进后的算法增强了BP网络结构的稳定性,并提高了网络的学习效率和收敛速度。在综合考虑评价所需指标的可获得性、代表性、可量化性后,构建出包含4个评价要素、100个评价指标的指标评价体系,并设计了网络模型。运用MATLAB软件及其神经网络工具箱实现了评价程序,最后采用8组仿真数据对改进
3、的BP网络进行训练学习,测试结果说明所用的评价指标体系及改进的BP神经网络评价模型具有良好的实用性。通过对比表明改进的BP网络方法更适宜用于地表水质的综合评价,评价结果更客观合理。关键词:水质评价;BP神经网络;L-M算法研究类型:应用研究Subject:ApplicationofimprovedBPalgorithminsurfacewaterqualityevaluationSpecialty:AppliedMathematicsName:JuLiwei(Signature):_____________Instructor:DingZhengsheng
4、(Signature):_____________ABSTRACTWaterenvironmentalissuesincreasinglybecomeimportantfactorsthataffecthumanhealth,economicdevelopmentandsocialstability.Withthegrowingpollutionofthewaterbody,theimportanceandurgencyintermsofenvironmentalprotectionandimprovementofthewaterenvironmentmo
5、nitoringandwaterqualityevaluationsystemisalsobecomingincreasinglyprominent.Studyofwaterqualityevaluationthemanyfruitfulevaluationmethodsandmodels,suchas:single-factorevaluationmethod,fuzzycomprehensiveevaluationmethod,BPneuralnetworkevaluationmethod.Duetothenon-uniformityofthewate
6、rspollutionfactor,andgeographicalcharacteristicsof,coupledwiththeincompletenatureofthemodelitself,thesemethodshavecertainlimitations.BPneuralnetworkevaluationmethodofslowconvergencespeedintheexistingproblemsintheprocessoftrainingevaluation,inordertoacceleratethelearningspeed,thisp
7、aperusestheL-MoptimizationalgorithmoftraditionalBPneuralnetworkevaluationmodelisimproved,accordingtothenationalassessmentofsurfacewaterqualitystandard,trainingtestoftheimprovedmodelusingmonitoringdatamonitoringofkeyareasinChinainTaihu,andcomparedwithBPmodel,theimprovedmodelcanbebe
8、tterappliedtotheevaluationofwater
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