基于灰色elman神经网络的湖水水质指标预测研究

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1、3.3.3预测结果对比及分析.....................................343.4本章小结....................................................39第四章基于改进灰色Elman神经网络模型及应用......................404.1改进型灰色Elman神经网络....................................404.2原始数据.............................

2、.......................414.3改进灰色Elman神经网络建模步骤..............................414.4模型建模及预测..............................................424.4.1Elman神经网络预测.....................................424.4.2改进灰色Elman神经网络预测.............................434.4.3预测结果对比

3、及分析.....................................474.5本章小结....................................................56第五章结论以及建议................................................575.1结论........................................................575.2建议......................

4、..................................57参考文献...........................................................59发表论文和参加科研情况说明.........................................63致谢...........................................................64万方数据第一章绪论第一章绪论1.1课题研究的意义水被列为21世纪

5、最难解决的两大问题之一。我国是世界上13个贫水国之一，全国有大概超过50%的城市缺水，人均水资源量仅相当于世界平均水平的四分之一，并且南北差异巨大，有些水资源开发难度大。随着工业化、城市化进程的加快以及人民生活水平的提高，水资源短缺越来越成为一个突出的问题。尤其因为水污染的问题，更让我们本来就短缺的水资源问题雪上加霜。我国的南方城市本来水资源富饶，正是由于水污染导致它们的65%左右水质型缺水。可见水污染对于我们生活产生的巨大影响。我国每年80％以上的污水通过直排的方式直接进入水体。全国范围内，有将近

6、50%的城市没建污水处理厂，更多的连最基本的污水处理设施都没有。巨大数量的污水排放使地表水的自净能力遭到了破坏，生态环境日益恶化。凡是7大干流流经各大城市的部分，水质恶劣。有的本来是水源地的地表水水体现已不适合再作为饮用水源了，为了满足广大居民用水问题，也不得不从异地取水。我国的七大水系均遭到不同程度的污染，其中辽河水系、海河水系等水质恶化污染情况较为严重，同时三大湖的污染问题也是迫在眉睫，亟需解决。水体污染不仅是水资源问题加剧，而且还使水体的利用功能降低了。目前，全世界有40%左右的湖泊以及水库遭

7、受到不同程度的污染；而在20世纪90年代我国富营养化湖泊数量已达到被调查湖泊数的77%[1]。由于水体的富营养化，我国的所有湖泊水生态面临着前所未有的危机，再加上重金属污染等问题，湖泊水生态已经如一个病入膏肓的老者，不堪重负。大量不达标的工业废水以及生活污水排入湖泊水体，使水体中总氮、总磷、化学需氧量以及高锰酸盐指数急剧升高，最终导致富营养化这一生态难题。俗话说冰冻三尺非一日之寒，经过日积月累的污染，我国三大湖(指太湖、巢湖和滇池)由于污染导致的富营养化问题十分严重。太湖从上世纪80年代开始水质逐渐

8、出现问题，到了80年代后期，已经开始呈现出局部存在轻污染的状况，尤其是到了1987年以后，污染现状每况愈下，水体中各项污染指标逐渐升高，尤其以有机污染和富营养化两项指标最为明显。上世纪90年代,滇池也出现富营养化较为严重的情况。对于湖泊水状况预测是对某个地区内湖泊水资源的质量与数量的发展趋势进行科学地推断与估计。为了达到指导人们在经济与社会发展中更合理及有效地利用、开发湖泊水资源、保护湖泊水生态的目的。主要任务是依据湖泊水体的数量与质量的历史资料以及现时数据，按其相应