基于空间相关性和神经网络模型的实时河流水质预测模型

基于高频水质在线监测数据,利用水质数据的空间相关性构建神经网络模型实现对河流水质的实时预测.应用此模型对广州市白坭河流域的水质参数溶解氧和氨氮进行预测和分析,验证水质模型的效果.根据预测时间的不同,搭建6种水质预测模型,结果显示溶解氧提前6小时预测的模型具有更好的预测效果,氨氮提前24小时内预测的水质模型效果较好.训练...     

径向基函数神经网络在多河段水质模拟中应用

为了更好地模拟与预测河流水质,运用人工神经网络的原理与方法,在分析河流多河段水质模型基础上,建立了RBF人工神经网络水质模型,应用滏阳河邯郸市区段实测水质数据对模型进行训练与检验,结果表明,该模型应用于水质模拟精度高,是可行的.     

有机灰色神经网络模型在河流水质预测中的应用

针对灰色预测对波动较强的序列只能预测大致变化的缺陷,在分析河流水质动态变化的基础上,结合灰色理论中的GM(1,1),无偏GM(1,1)和RBF神经网络的特点,提出有机灰色神经网络预测模型,将灰色模型得到的数值作为神经网络的输入,原始数据作为神经网络的输出,训练得到最佳神经网络结构.以某地区河流水质为例,根据其变化规律,应用有机灰色神经网络模型进行预测,结果表明,该模型拟合误差小,预测精度高.     

水电站建设对河流水质影响的模型分析与研究

本文采用二维河流稳态水质混合模型分析和研究了冷水江市新建浪石滩水电站对资江水质的影响。研究表明：二维河流稳态水质混合模型可以对河流中污染物排放与河流水质的关系进行定量分析,从而有效地为河流水质污染预测提供依据。     

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。     

水质模型简介及实例应用

在环境影响评价中,水质模型是水环境影响预测的有效工具,它可以模拟和预测污染物在水体中随时间和空间迁移转化的过程。文章简要描述了水质模型所经历的发展阶段、分类标准和几种常见模型,并分别应用S-P模型和完全混合模型对某造纸项目的地表水环境进行了预测,旨在说明正确选择水质模型是作出准确预测结果的重要前提,同时也是改善河流水质,保护生态环境的途径之一。因此,对我国环境工作者科学地选择、使用水质模型具有一定的参考价值。     

黄河兰州市区段泥沙特性及水质预测研究

河流中的泥沙对污染物既具有吸附作用,同时会引起河流水力学结构(流变特性)的变化,这使得含沙河流中污染物的扩散迁移及转化具有其自身的一些特点,简单地运用清水水质模型预测含沙河流中污染物的时空变化将产生较大的误差。本文对黄河兰州市区段的水沙特征进行了分析,认为黄河兰州段河流水质预测模型中降解系数的确定应充分考虑泥沙的影响,并运用双边反射二维水质模型对黄河兰州段新城桥控制断面主要排污口CODCr排放对河流的水质影响进行了预测研究。     

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。     

地下水水质预测的一元线性回归方法研究--以乌鲁木齐河流域仓房沟地区为例

一元线性回归分析预测方法是利用一个自变量和预测变量之间的依赖关系来进行预测的方法,主要适用于中短期地下水水质变化预测.文章介绍了一元线性回归模型的建模过程和精度检验,并用C语言将其实现.利用模型预测了乌鲁木齐河流域仓房沟地下水水质的变化趋势.     

基于改进贝叶斯模型的四川省主要河流水质评价

提出了改进的地面水水质评价贝叶斯模型(Bayes),将抽样误差正态分布原理用于估计Bayes公式中的似然概率.改进的贝叶斯模型应用于四川省8条主要河流12个代表站点的多年水质监测数据的评价,并分别对1971-1988年和1990-2004年的四川省主要河流12个代表监测站点的水质评价结果进行分析.评价结果表明改进的贝叶斯模型较为全面、客观地反映了四川省主要河流的多年水质状况特征和污染状况,为河流水质评价提供了一条新途径.     

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.     

干旱地区市区性河流水质研究

通过对市区性河流玉门河现场调查和水质现状监测,分析了该河流的水质特点,得知本河流污染物耗氧机制主要为碳化耗氧。应用定量分析方法,将河段进行概化,建立了BOD-DO耦合模型,并结合历年的水文资料和实测资料确定模型的参数,经模型验证和模拟结果与该段河流的实际水质监测数据对比其结果基本吻合,表明该模型具有一定的合理性和实用性。     

河流水质模型及其发展趋势

水质模型是进行环境水污染控制、水质规划和环境管理的有效工具.本文对河流水质模型的发展进行了简要介绍,比较详细的评述了河流水质模型及几个国际通用的综合水质模型.同时本文还着重对河流水质模型的发展趋势做出评价,特别是提出了对河流水质模型与虚拟现实(VR)技术结合这一应用前景.     

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。     

河流污染二维水质模型研究及RMA4模型概述

介绍二维水质模型常用的模拟手段、建模求解步骤的要点难点,并在此基础上对RMA4水质模型的特点进行详细归纳和分析,最后探讨河流水质模型的未来发展趋势,从而为建立二维河流水质模型进行水质模拟提供一定的思路和依据.     

浊漳河水环境质量分析

文章通过对浊漳河污染源调查和河流水质现状评价 ,建立了浊漳河吴家庄水库的水质模型 ,并利用该模型预测了水库建成后的水质变化情况     

基于BP神经网络的黄河水质预测研究

为了进一步研究高度非线性和非确定性水环境系统的变化规律,预测复杂、模糊、高度非线性河流水质。以黄河内蒙古河段为例,构建以上游断面监测数据预测下游水质变化的BP神经网络模型。模型选用L-M数值优化算法,采用3-6-1型网络结构,对黄河内蒙古河段2013—2014年各监测断面COD监测值进行训练。结果表明:BP神经网络具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构,可以很好地应用于黄河内蒙古河段COD预测,平均相对误差为5.66%,预测精度较高,为河段水环境治理、水质监测和控制污染提供借鉴意义。     

二维稳态河流水质模型的河岸镜像问题及其计算机模拟研究

基于二维稳态河流水质模型的河岸镜像问题,采用计算机模拟河流污染带的方法,对一侧镜像模型和两侧镜像模型进行了分析讨论。根据湖南省澧水某段枯水期的水文参数,对一侧镜像模型和两侧镜像模型的污染带进行了模拟,发现一侧镜像模型由于忽略了一个虚源而使河流中污染物的浓度分布产生较大的误差,从而导致污染带异常;而两侧镜像模型考虑了河岸两侧的两个镜像虚源,从而很好的反映河流中的污染物浓度分布。因此在河流水质预测评价过程中,应采用两侧镜像的二维水质模型。     

河流水污染模拟的多河段模型及其应用

给出了模拟河流分段的原则,根据连续性原理和Streeter—Phelps方程,建立了多河段BOD-DO数值离散方程,编制了求解离散方程和进行数据整理的计算机信息系统。运用多河段模型模拟河流的污染状况,不仅可以预测不同情况下河流水质的动态变化,而且可以运用模型预测治理后的水质变化情况,因此对河流污染的防治具有重要意义。     

改进的AGA在河流水质模型参数优化中的应用

河流水质模型一般具有非线性、非凸等不规则特点 ,若能找到一种优化方法平衡各参数的相对重要性 ,并能使其达到足够的精度 ,这是合理运用水质模型的关键。文章提出通过设置断点对 AGA加以改进 (称改进的 AGA) ,并成功地应用于多参数多宾斯 BOD-DO河流水质模型参数优化中 ,表明设置断点的有效性