供水管网水质模糊评价的探讨

供水管网水质评价是供水企业了解管网运行状况和用户水质情况的重要途径.针对管网水质评价结果难以量化的问题,提出采用模糊数学评价法对管网水质进行评价.首先建立水质指标因素集和评价集,然后采用专家打分法确定权重集,根据最大隶属度原则确定评价结果,最后以我国南方某市2008年供水管网浊度测试指标为例,进行水质评价计算,结果可靠合理,客观反映了管网水质状况,从而为供水管网运行管理提供了理论依据.     

基于模糊BP神经网络的水质评价

在BP网络模型基础上构建了隶属度BP网络模型,针对模型特点,建立了水质评价标准指标矩阵,并采用扩展方法构建了网络训练样本,将所建立的模型应用于佛山某污水处理厂的出水口水质评价,应用模糊隶属度方法实现水质级别评价,可以简明地表示水质接近于某类标准水质的程度。研究表明,本算法使评价的结果更具体准确、更符合评价水体水质情况,...     

四平市城区地下水水质评价

在四平市2012年城区地下水水质监测数据的基础上,利用改进的内梅罗指数法模糊综合评判法对研究区的地下水进行了水质现状评价。评价结果显示,改进的内梅罗指数法削弱了最大值评价指标在最终评价等级中的贡献,使得评价等级"居中"(占90%);而模糊综合评判法由于"相乘取大"的运算法则使得权重矩阵A和隶属度矩阵R都与指标的质量浓度相关,夸大了超标指标在最终水质评价等级中的贡献,导致评价等级多为Ⅰ类和Ⅴ类水(占60%)。结合地下水水质监测数据,认为改进的内梅罗指数法更贴近真实地下水水质情况,也说明了任何的水质评价都不能脱离监测数据而只依赖数学的计算方法进行。     

基于GIS的模糊综合水质评价模型

介绍了基于地理信息系统(GIS)的新型模糊综合水质评价模型(FCWQA).FCWQA模型是基于模糊数学隶属度的理论上建立起来的一种水质综合评价模型,能对被评价水体的水质状况给出总体评价,且其评价结果与中国的地表水环境质量标准的水质级别直接对应,能够通过一个综合指标来评价水质状况,其评价结果具有实际意义.而GIS-FCWQA系统,整合了FCWQA模型、GIS和数据库,形成了一个直观的、易于操作的水质评价系统,该系统同时具备水质预测功能.并以三峡库区凤嘴江的水质评价为例进行实例分析.     

模糊评价法在水库水质评价中的应用

运用模糊数学基本理论和方法,将模糊数学理论的隶属函数和隶属度概念引入到水质评价中,用矩阵分析的方法构成模糊综合评价模式,对水库水质进行分析.结果表明,采用模糊评价法与其它评价方法结果相近,可以采用模糊评价法进行水库水质评价.     

基于BP神经网络的水质评价

将人工神经网络的理论和方法运用于各类水环境的评价,建立水质评价的BP神经网络模型.运用MATLAB丰富的神经网络工具箱函数设计仿真程序,并对多个水质样本进行等级评价,为防治水污染提供了科学依据.     

W值水质评价法的改进与应用

W值水质评价法是一种计算简单、实用性强的水质评价方法,但存在一些不合理之处,针对这些不足之处提出改进的方法,使W值水质评价法与模糊数学隶属度相结合.用W值水质评价法、改进的W值水质评价法分别评价三峡库区主要城市江段的水质,并与模糊数学综合评价方法所得结果进行对比分析,结果表明改进的W值水质评价法是一种有实用价值的水质评价方法.     

基于MATLAB实现的ANN方法在巢湖水质评价中的应用

MATLAB6. 5工具箱提供了径向基网络的实现函数,该算法具有自适应确定网络结构和无需人为确定网络初始权值的特点。将其应用于巢湖水质评价,并尝试利用MATLAB的PRES TD函数进行原始数据预处理、利用RAND函数在水质评价标准等级间内插构造足够数量的训练样本、检测样本及其目标输出、确立水质评价等级界限,取得良好的评价结果,对提高水质评价的精度与客观性具有积极意义。     

改进的灰关联分析法在水质评价中的应用

在水环境质量评价中,污染指标众多且具有不同属性。为了使评价结果尽可能多地体现这些属性,且避免多指标权重难以确切分配这一弊端,文章根据灰色系统关联度原理,首先按指标集的不同属性分类得到低层次子集,然后,参照地面水水质标准（ＧＢ３８３８－８８）,对每一子集进行关联度分析,进而对子集之间关联度进行较高层次综合,以综合结果排序,最后,按隶属度最大原则,确定水质评价等级。实例分析表明,该方法层次分明,简便实用,对水质评价具有较好的适用性。     

改进遗传神经网络在水质评价中的应用

根据地表水环境质量评价标准,选取5项监测指标作为评价因子,在各指标对应级别取值区间内按均匀分布方式随机内插生成训练样本,采用改进自适应交叉和变异算子的遗传算法对BP网络连接权和阈值进行优化,以长江口某河段水质评价为例,阐明了该方法在水质评价中的作用,并与综合指标法进行比较;结果表明:该方法具有较好的客观性和实用性,能有效地对地表水环境质量进行评价,丰富了水质评价的方法体系,为地表水环境管理与决策的提供依据。     

城市水库水质模糊综合评价模型建立与应用

 考虑到城市水库水质样本没有严格的属性,以及在形态和类属方面存在着中介性,确定了城市水库水质评价中对人类生理健康影响较大的高锰酸盐指数、生化需氧量、总氮、氨氮、氟化物、总磷、溶解氧等10项评价因子;以第i种污染物实测浓度与该污染物各级水质标准值的算术平均值之比作为第i种污染因子的权重值,对各单项权重值进行归一化处理,建立基于模糊综合评价法的城市水库水质评价模型。最后,将所建模型应用到阜新市目前饮用水库水质评价中,结果表明,所建模型既能有效地判断饮用水源水质类别,又能确定水体中主要污染物和主要污染源。对不同评价方法评价结果的比较分析体现了所建模型的有效性和良好适用性。     

基于模糊层次分析的灰色关联法在地下水 水质评价中的应用

地下水资源水质评价是多因素影响的复杂系统,科学合理地进行地下水水质评价具有一定的理论意义和现实价值。本文将模糊层次分析法和灰色关联法相结合,充分考虑评价方法的主观性与客观性,建立了地下水水质评价方法。使用模糊层次分析法确定水质评价因子的相对权重,在此基础上利用灰色关联分析方法量化分析,确定地下水水质等级。通过实例验证此方法,并同综合指数法所得的水质评价结果进行比较,论证此方法的可行性,为今后公正、客观地进行地下水水质评价提供一定的借鉴及依据。     

贝叶斯公式在河流水质综合评价中的应用

给出了贝叶斯方法（Bayes Method）的思路和计算方法,探讨了Bayes公式在河流水质评价中的可能性.根据四川8条河12个站点的多年水质监测数据,选择了6个水质指标,以GB3838-2002为评价标准,用贝叶斯方法进行了水质评价,评价结果表明多年平均情况下水质为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类,但以Ⅰ类为主,少数为Ⅲ类.     

浅谈水体质量评价

本文介绍了水体质量评价的大体内容和步骤，水质的预测预报，回顾了北京西郊水质评价综合指数、南京城区水质评价综合指数、广州水质指数，阐明采用全国统一的水质评价方法体系的必要性，从侧面说明了我国环保事业的科学发展。     

多种水质评价方法在木兰溪流域的比较应用

为了更好地掌握木兰溪流域的水质情况,采用单因子评价法、水质综合指数法、模糊综合评价法和模糊聚类法等4种方法,分别对该流域内2018～2020年蒋隔水库、濑溪、木兰溪三江口、仙游石马桥、仙游西台桥和园头桥等6个监测断面的水质进行了评价。结果表明：单因子评价法能直观的看出主要污染指标,水质综合指数法可对相同等级的水质样本进行进一步的比较,模糊综合评价法和模糊聚类法考虑了水质评价中的不确定性和模糊性,但模糊聚类法不适用于对水质进行精准的分级评价。通过对比不同水质评价方法在木兰溪水环境中的应用和适用性,使评价结果更加客观实际。     

改进的内梅罗指数法在水库水质评价中的应用

基于黄壁庄水库水体受污染的现状,以真实掌握水库水质为目的,客观合理的水库水质评价已然是迫在眉睫。本文以黄壁庄水库为研究区,采用改进的内梅罗指数法对水库进行水质评价,结果表明,在丰水期,黄壁庄水库为Ⅰ类水质;平水期为Ⅲ类、Ⅳ类水质;枯水期水质较差,为Ⅲ类、Ⅴ类水质;此结果与黄壁庄水库实际情况相符。改进的内梅罗指数法相比传统的内梅罗指数法,对各污染指标进行主客观赋权,并对最大污染指数进行修正,更能真实反映水库水体水质,结果更为合理,具有一定的科学性,操作性更强,可为改善水体水质提供技术依据。     

我国河流单因子水质标识指数评价方法研究

出一个全新的河流单因子水质评价指数———单因子水质标识指数 .单因子水质标识指数可以完整标识水质评价指标的类别、水质数据、功能区目标值等重要信息 ,既能按国家标准类别定性评价 ,又能根据标识指数进行水质数据的分析 ;既可以比较分析同一类水质指标在同一级别中的差异 ,也可以在不同类别水质指标中比较分析水质的污染程度 .     

大凌河朝阳市区段入河排污口评价

大凌河朝阳市区段入河排污口评价是根据９７年对朝阳市区段酒厂、东排、南排、北排及十字家子河主要入河排污口废污水排放量及水质监测实测资料,采用等标指标法进行水质评价,以各排污口主要污染参数总量及废污水排放量,评价出本市区段入河排污口污染程度,为朝阳市国民经济可持续发展及水资源合理开发利用,水环境治理提供科学依据。     

基于属性识别理论的塔里木河水质评价与分析

属性识别理论是根据实测资料构造样本空间矩阵,利用评价指标进行样本属性分类和构造样本属性矩阵,用熵理论确定指标权重,然后进行水质评价.根据塔里木河各测站的资料,建立了属性识别模型,评价了塔里木河的水质;结果表明塔里木河枯水期水质较差,丰水期水质良好,平水期水质一般,评价结果符合塔里木河水质的现状.属性识别理论概念清晰,计算简单,评价结果比较客观.     

地下水水质评价的人工神经网络方法

应用人工神经网络理论与方法建立了地下水水质评价的BP神经网络模型，对涡北井田地下水水质进行了评价，并与灰色聚类结果进行了比较。结果表明，BP神经网络模型能很好地解决评价因子与水质等级间复杂的非线性关系，评价地下水水质简便可靠，预测精度高，具有通用性和客观性。