基于实码遗传算法的河流水质模型的参数估计

针对理想条件下采用解析法往往导致水质参数估计较大误差的问题,以及针对含有多参数的二维水质模型的参数估计问题,具体介绍了采用有限单元法和实码遗传算法求解二维水质模型未知参数的基本步骤,对水质参数(包括纵向、横向弥散系数和衰减系数)分别进行编码,通过计算机模拟浓度输出,并与实测值比较从而得出最优的水质参数估计值．算例表明,采用有限单元法-遗传算法估计河流水质模型的参数是可行的．     

多河段非稳态河流水质模型研究

提出了一种非稳态模型求解方法,得到了Stastry非稳态河流水质模型的解析解.为了准确辨识多河段河流水质模型结构,提出了非线性模型结构新的最优判据及算法,将最大信息量准则下的优选算法计算量由O(m!)降至O(m 3 ),计算量与逐步回归法相当.提高了模型结构辨识数值稳定性和计算效率,而且,建立了模型判据和数据长度之间的关系.实践表明新方法可以有效地识别多河段河流水质模型结构.     

天然河流一维水质模型的研究与改进

分析和研究了在河流污染浓度控制中广泛应用的一维水质模型结构和应用条件。根据总量控制的需要，以河流中瞬时面源排放的一维水质模型为出发点，采用叠加原理和积分法重新推导了连续稳定面源排放的一维水质模型结构，通过实际应用，检验了模型的精确性和实用性，分析比较了总量控制一维水质模型与浓度控制一维水质模型的结构，应用条件，精确性与合理性。     

河流水质模型1号模拟方法

介绍了一种新型独特的河流水质模拟方法——RWQM1模型，并分6个主要步骤具体描述了建立此水质模型的过程，为河流水质模型的研究提供理论依据。     

河流中溶解态污染物水质模型

通过对河流中溶解态污染物的迁移运行规律的讨论，建立了河流污染带二维水质模型，经原体观测检验，模型计算值与观测值相当吻合。     

常用河流水质模型结构及其应用分析

随着科技的发展,人类生产获取的物质越来越多,但是伴随物质的生产,大量的污染物质流人环境。其中相当大的一部分污染物质以无机化合物、有机化合物的形式进入河流。河流被污染后,不仅其难以自净,造成严重的生态环境问题,也给人类的生产生活带来极大的危害。对各类水环境污染问题,尤其是河流水污染的水质预报和各类可能造成河流污染生产项目进行水环境影响评价,已是我国水利、环保部门的重要工作之一。详细阐述了常用河流水质模型及各参数意义,进而给从事水环境监测、水环境影响评价等工作者提供借鉴。     

河流水质规划计算机模拟研究

水污染是一个全国性的问题，城市周围更为严重，对排入河流的城市废水进行科学的规划和管理不仅能合理地控制污染，而且能节省大量经费，计算机模拟是城市污水规划和管理的强有力工具，文中介绍了某市水污染控制各规划方案下，城市河段水质计算机模拟情况和结果。     

基于遗传算法的河流水质模型参数估值系统

河流水质模型的参数最优化估值需要进行约束非线性规划的求解,遗传算法是一种高效的启发式随机搜索算法。将遗传算法应用于河流水质模型的参数估值问题的求解,开发了基于遗传算法的QUAL2E模型参数估值系统,并进行了算例验证,结果表明该系统具有较高的可靠性和搜索效率。     

基于生态的城市河流水量水质联合调度模型

针对城市河流河道淤堵、过流能力下降、水质恶化、生态环境破坏等问题,根据城市河流的基本特点和功能,从满足城市河流生态需水量出发,建立了基于生态的城市河流水量水质联合调度模型,模型中水流运动方程和水质模型分别采用圣维南方程和一维对流扩散模型,并分别采用Perissmann四点隐式离散法和有限控制体积显式算法进行求解.将该模型应用于郑州市七里河水系的闸坝生态调度,分析不引用黄河水和引用黄河水2种方案下生态需水量调度效果.计算结果表明,在引用黄河水量的情况下,河道生态需水量能基本满足要求,而在不引黄河水的情况下,其生态需水量无法满足要求.基于生态的城市河流水量水质联合调度模型可为城市河流水量水质联合调度方案的制订、河流生态修复提供技术支持.     

基于多重多元回归的焦炭质量预测模型

 焦炭质量预测是焦化企业进行焦炭质量控制的重要方法。在诸多生产因素已固定的条件下,焦炭质量主要取决于原料煤性质。用煤质指标预测焦炭质量是焦炭质量预测的重要方法。考虑配合煤煤质指标和焦炭质量指标的多元性和相关性,采用多重多元回归分析技术,将焦炭质量的各指标作为一个整体,建立配合煤煤质指标对焦炭质量的预测模型。基于偏最小二乘回归思想,采用预测误差平方和（PRESS）和预测的方差验证回归模型的预测能力。根据实际焦炭生产建立的焦炭质量预测多重多元回归模型的显著性检验表明,该模型具有较高的预测能力。应用多重多元回归技术建立的焦炭质量预测模型对指导焦化企业的焦化生产,优化配煤和加强焦炭质量控制具有重要的现实意义。     

基于郁江贵港市河段的二维稳态水质监测模型研究

利用2008年11月26日测定的贵港刘公圩至东津84km郁江河段水文水质资料,选用高锰酸盐和氨氮指数为模拟对象,对二维稳态水质监测模型进行参数率定,并通过模型误差检验得出率定后的模型计算精度可以满足水环境容量计算分析的要求.     

应用多元回归分析进行葡萄酒质量评价建模

本文针对2012全国大学生数学建模竞赛A题,分析了葡萄酒质量人工品尝存在的不足,进而对若干种葡萄酒的原始数据进行异常值和标准化处理,利用K—W检验、信度分析等方法分析得出红葡萄酒第二组和白葡萄酒第一组的质量评价更为可信;通过相关性分析筛选芳香物质的成分,运用 TOPSIS方法的秩和排序对各类葡萄酒质量划分等级,对理化指标两独立样本进行Mann－Whitney U 检验;最后建立多元回归模型分析得出评价酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响关系,并通过Wilcoxon符号秩检验其模型的可行性。     

多元线性模型回归系数的混合估计

本文采用混合估计β_(?)~*来估计多元线性模型中的回归系数β=Vec(B),证明了当多元线性模型随机误差阵向量化的协差阵已知时,混合估计B(?)~*的均方误差MSE小于β的LS估计β~*的MSE。     

供水管网模型水质不确定性研究

供水管网模型是保障供水管网水质安全的重要手段,受输入参数不确定影响水质模型计算的水质值是不确定的;为研究节点基本用水量、水损系数、主体水反应系数和管壁反应系数对供水管网水质特性的影响,提出了在假定他们的随机变化服从正态分布的条件下,采用蒙特卡罗随机抽样法,应用动态的水质模型计算得到节点水质的分布特征,给出了算法在管网中的应用;结果表明：当所有不确定输入参数共同作用时,节点水质的不确定性最大,水质反应系数是对节点水质不确定性影响程度最大的参数.     

浅析QUASAR河流综合水质模型

QUASAR模型是一维动态综合水质模型，是由英国Whitehead建立的贝德福郡乌斯河水质模型发展而来，并成功地应用于英国LOIS工程。对该模型的原理、方程及数据需求等作了详细的介绍，并分析了该模型对我国河流水质评价、水质预测等可借鉴之处。     

基于BP神经网络模型的水质评价方法探讨

运用人工神经网络理论和方法,建立了水质评价的BP神经网络模型,并对长治市10眼水井的地下水水质进行了评价,并与综合指数法、模糊综合评判法的评价结果进行了比较。结果表明,用BP神经网络模型评价水资源水质是可行的,为水资源水质评价提供了一个新的方法。     

基于模糊神经网络的水质评价模型研究

将模糊系统与神经网络结合,提出了一种水质评价模型.根据水质评价过程,采用5层结构的FNN,且使用自适应学习步长以加速网络收敛速度.该模型具有推理过程清晰,泛化能力强的特点.为了验证该算法的性能,进行了仿真试验,结果表明:和常见的方法相比,该模型的评价结果更为准确.     

多元线性模型回归系数的根方估计

本文采用根方估计估计多元线性模型中的回归系数B,通过根方参数k值的选取,可使(k)=Vec((k))的均方误差MSE小于β=Vec(B)的LS估计B的MSE。本文还给出了选取k值的两种方法及一个应用实例。     

肯达尔检验方法在干旱区河流水质趋势分析中的应用

季节性肯达尔流量检验是一种可以消除季节和流量影响的水质趋势分析的方法.本文介绍了该方法的基本原理,并运用该方法实际分析了白杨河水库的水质变化趋势.结果表明,该方法不仅能较好的反映出其水质变化趋势,同时还能够反映出其污染源的类型.