本文關(guān)鍵詞：水質(zhì)預(yù)測(cè)的粒計(jì)算求解與深度學(xué)習(xí)方法

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【摘要】：生命之水孕育著一切,水對(duì)于這個(gè)世界意義重大。然而,在人們對(duì)生活質(zhì)量要求越來(lái)越高的21世紀(jì),水資源現(xiàn)狀卻越來(lái)越不樂(lè)觀,原本短缺的寶貴水資源出現(xiàn)了嚴(yán)重的污染問(wèn)題。為了防洪、發(fā)電、保護(hù)水資源、充分利用水資源,國(guó)家修建了世界上最大的水利水電樞紐工程——三峽水電站。為確保三峽庫(kù)區(qū)的水質(zhì)安全和生態(tài)健康,提高三峽工程的綜合效益和管理能力,中國(guó)科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院參與了國(guó)家重大科技專項(xiàng)專題:三峽庫(kù)區(qū)水生態(tài)環(huán)境感知系統(tǒng)及平臺(tái)業(yè)務(wù)化運(yùn)行。本文的研究?jī)?nèi)容源于此項(xiàng)目,用粒計(jì)算的優(yōu)勢(shì)去進(jìn)行水質(zhì)預(yù)測(cè)。水質(zhì)數(shù)據(jù)具有復(fù)雜的非線性特性,而粒計(jì)算模擬了人類大腦認(rèn)識(shí)解決問(wèn)題的過(guò)程,能通過(guò)�；�,用幾個(gè)簡(jiǎn)單易解的問(wèn)題來(lái)替代復(fù)雜難解的問(wèn)題,不確定的、非線性的復(fù)雜問(wèn)題都能被粒計(jì)算很好的求解。本文將粒計(jì)算的思想運(yùn)用到水質(zhì)預(yù)測(cè)上,對(duì)機(jī)理性和非機(jī)理性的水質(zhì)預(yù)測(cè)進(jìn)行研究,具體研究?jī)?nèi)容如下:(1)機(jī)理性水質(zhì)預(yù)測(cè)模型全面考慮到了影響水質(zhì)的各種因子,其中,對(duì)流擴(kuò)散方程可以描述污染物的擴(kuò)散過(guò)程,快速且準(zhǔn)確的得到污染物濃度分布情況具有重大的理論和實(shí)際意義。本文將粒計(jì)算中的粒層之間解的重構(gòu)法與特征有限元法相結(jié)合,構(gòu)造了一種新算法求解非線性對(duì)流擴(kuò)散方程,并從理論上分析了此種方法的收斂性和時(shí)間復(fù)雜度,同時(shí)用數(shù)學(xué)例子證明了此法的有效性。此方法將原本需要直接在細(xì)粒層(目標(biāo)粒度)上求解的非線性問(wèn)題轉(zhuǎn)換成:先在粗粒層上求解,再用粗粒層上的解推導(dǎo)出細(xì)粒層上的解。此方法將所有的非線性問(wèn)題留在求解難度較小的粗粒層,細(xì)粒層上只進(jìn)行線性計(jì)算,不僅消除了數(shù)值震蕩問(wèn)題,還在不犧牲精確度的前提下有效降低了問(wèn)題的復(fù)雜度,提高了求解效率。(2)基于深度學(xué)習(xí)的水質(zhì)預(yù)測(cè)。雖然機(jī)理性水質(zhì)模型能全面了解水質(zhì)變化過(guò)程,但需要大量的數(shù)據(jù)信息來(lái)確定模型參數(shù),且只針對(duì)特定的水域有效。目前,很多水質(zhì)機(jī)理我們并不清楚,且大多水域的數(shù)據(jù)資料匱乏,很難建立描述準(zhǔn)確的機(jī)理性水質(zhì)預(yù)測(cè)模型。深度學(xué)習(xí)技術(shù)有很好的數(shù)據(jù)非線性逼近能力、自學(xué)習(xí)能力和泛化能力,能對(duì)復(fù)雜非線性現(xiàn)象進(jìn)行很好的黑盒子式的模擬預(yù)測(cè)。本文用基于深度學(xué)習(xí)的水質(zhì)預(yù)測(cè)模型對(duì)具有復(fù)雜非線性特性的污水處理廠數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),并采用了粒子群優(yōu)化算法,能對(duì)預(yù)測(cè)模型中隱含層神經(jīng)單元個(gè)數(shù)和學(xué)習(xí)速率進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化,改善了預(yù)測(cè)模型的收斂速度和泛化能力,使得預(yù)測(cè)結(jié)果更加科學(xué)準(zhǔn)確,為水質(zhì)預(yù)測(cè)提供一種新的解決途徑。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TU991.21

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 徐計(jì);王國(guó)胤;于洪;;基于粒計(jì)算的大數(shù)據(jù)處理[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2015年08期

2 班懿根;;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市需水量預(yù)測(cè)[J];地下水;2012年01期

3 郭羽;賈海峰;;水污染預(yù)警DSS系統(tǒng)框架下的白河水質(zhì)預(yù)警模型研究[J];環(huán)境科學(xué);2010年12期

4 張永勇;夏軍;陳軍鋒;孟德娟;;基于SWAT模型的閘壩水量水質(zhì)優(yōu)化調(diào)度模式研究[J];水力發(fā)電學(xué)報(bào);2010年05期

5 鄒志紅;王樂(lè)娟;;湖泊富營(yíng)養(yǎng)化趨勢(shì)的灰色馬爾柯夫預(yù)測(cè)[J];環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào);2009年02期

6 王國(guó)胤;張清華;胡軍;;粒計(jì)算研究綜述[J];智能系統(tǒng)學(xué)報(bào);2007年06期

7 王建平,程聲通,賈海峰;密云水庫(kù)水質(zhì)變化趨勢(shì)研究(英文)[J];Journal of Southeast University(English Edition);2005年02期

8 王紅瑞,宋宇,劉昌明,陳家軍;混沌理論及在水科學(xué)中的應(yīng)用與存在的問(wèn)題[J];水科學(xué)進(jìn)展;2004年03期

9 劉清,劉群;粒及粒計(jì)算在邏輯推理中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2004年04期

10 張鈴,張鈸;模糊商空間理論(模糊粒度計(jì)算方法)[J];軟件學(xué)報(bào);2003年04期

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