水質評價在水環(huán)境的監(jiān)測和治理中起著重要的作用。水質評價的常用方法有單因子指數(shù)評價法、水污染指數(shù)評價法、綜合污染指數(shù)評價法、模糊綜合評價法、主成分分析評價法、神經網絡評價法等~([1])。神經網絡評價法準確率高,并行分布處理及存儲能力強,魯棒能性和容錯性能好,并且能充分逼近復雜非線性關系,具備聯(lián)想記憶的功能,被廣泛用于分類評價中。但是隨著研究的深入,傳統(tǒng)神經網絡模型處理問題的缺陷也顯現(xiàn)出來,例如學習收斂速度慢、節(jié)點冗余、網絡復雜、需不斷調節(jié)連接權值等。為了克服以上缺陷,建立了一種海豚群優(yōu)化的極限學習機模型,并將優(yōu)化的模型用于水質評價。主要研究內容有:1、分析了《地表水環(huán)境質量標準》(GB3838-2002)中的地表水質指標要求,介紹了水質等級的分類標準,分析了幾個主要指標的檢測方法,針對水質pH指標,設計了基于pH傳感器和單片機的水質數(shù)據(jù)檢測電路,提供了一種實用可行的pH值檢測方法。2、根據(jù)海豚群的捕食生活習性,介紹了一種優(yōu)化的仿生群智能算法海豚群算法(DSA),分析了海豚群算法的主要思想和算法步驟,與傳統(tǒng)的粒子群算法(PSO)比較發(fā)現(xiàn),海豚群算法在對函數(shù)的尋優(yōu)迭代中有一定的優(yōu)越性。為了克服傳統(tǒng)極限學習機(ELM)模型的缺陷,提出了將海豚群算法用于優(yōu)化極限學習機的思想,建立了海豚群優(yōu)化的極限學習機(DSA-ELM)模型,新模型只需設置較少的隱含層節(jié)點個數(shù)就能夠獲得最優(yōu)解。3、將DSA-ELM模型用于水質的評價。根據(jù)國標規(guī)定,選取了“全國主要流域重點斷面水質自動監(jiān)測周報”中的淮河流域水質數(shù)據(jù)酸堿度(pH)、溶解氧(DO)、氨氮(NH_3-N)、高錳酸鹽指數(shù)(CODMn)四項主要水質評價指標作為評價因子,運用DSA-ELM模型對淮河流域18個斷面的水質進行等級分類評價,并通過對比實驗看出,DSA-ELM模型在準確率、隱含層節(jié)點個數(shù)、運行時間、訓練誤差、穩(wěn)定性上都有很大的優(yōu)勢,通過對3個斷面20周水質數(shù)據(jù)的評價結果驗證其準確性,結果證明該模型準確率高,運行時間短,是一種適用于水質評價并具有優(yōu)越性的新模型。4、設計制作了LabVIEW水質評價結果顯示平臺,包括用戶登錄系統(tǒng)和水質評價界面顯示,進行LabVIEW和matlab混合編程,利用matlab script腳本節(jié)點實現(xiàn)水質數(shù)據(jù)處理評價,用戶在水質評價結果顯示界面查看周次、水質數(shù)據(jù)、評價結果和變化趨勢圖。設計了水質限值報警顯示,并通過GSM模塊將報警信息以短信形式發(fā)送給用戶,建立了數(shù)據(jù)顯示表格,具有數(shù)據(jù)匯總和導出功能,以供用戶方便查看。本文的研究表明,DSA-ELM模型用于水質評價具有可行性和優(yōu)越性,其評價準確率高,運行時間短,可用于實際的水質評價應用中,并結合LabVIEW水質評價結果界面顯示,直觀展示水質情況,為水質評價技術的發(fā)展提供了一種新的方法。
【學位單位】：中國計量大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TP18;X824
【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
1. 緒論
    1.1. 研究背景
    1.2. 研究現(xiàn)狀
        1.2.1. 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2. 國內研究現(xiàn)狀
    1.3. 研究意義與內容
2. 水質評價分析
    2.1. 水質指標概述
        2.1.1. 水質評價標準和指標
        2.1.2. 水質指標檢測方法
    2.2. 水質p H檢測電路設計
        2.2.1. p H傳感器和微處理器芯片選取
        2.2.2. 模塊電路設計
        2.2.3. 定標與數(shù)據(jù)處理
        2.2.4. 編程及實物
    2.3. 本章小結
3. DSA-ELM模型優(yōu)化建立
    3.1. 神經網絡應用分析
    3.2. 極限學習機模型（ELM）
    3.3. 海豚群算法（DSA）
        3.3.1. DSA基本思想
        3.3.2. DSA算法實現(xiàn)
        3.3.3. 海豚群算法性能對比分析實驗
    3.4. 海豚群優(yōu)化的極限學習機模型（DSA-ELM）
        3.4.1. ELM模型缺陷分析
        3.4.2. DSA-ELM模型優(yōu)化思想
        3.4.3. DSA-ELM模型建立
    3.5. 本章小結
4. DSA-ELM模型在水質評價中的應用
    4.1. 水質評價指標及數(shù)據(jù)選取
    4.2. 基于DSA-ELM、PSO-ELM和ELM模型的水質評價結果對比
        4.2.1. 水質評價準確率對比實驗
        4.2.2. 連接權值和閾值
        4.2.3. 運行時間差異分析
        4.2.4. 訓練誤差隨隱含層變化對比
        4.2.5. 穩(wěn)定性對比
    4.3. 基于DSA-ELM模型的水質評價結果分析
        4.3.1. 泗洪大屈水質評價
        4.3.2. 淮南石頭埠水質評價
        4.3.3. 盱眙淮河大橋水質評價
    4.4. 本章小結
5. Lab VIEW水質評價顯示平臺
    5.1. Lab VIEW介紹
    5.2. 用戶登錄系統(tǒng)
    5.3. 水質評價顯示
        5.3.1. matlab腳本數(shù)據(jù)處理
        5.3.2. 數(shù)據(jù)評價顯示界面設計
        5.3.3. 限值報警設計
        5.3.4. 表格匯總設計
    5.4. 本章小節(jié)
6. 總結與展望
    6.1. 工作總結
    6.2. 前景展望
參考文獻
作者簡歷

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本文編號：2856837