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四种水质综合评价方法的比较
更新时间:2017-02-27 来源:《重庆建筑大学学报》 作者:郭劲松,龙腾锐,霍国友,王红

摘要:将人工神经网络技术运用于水质评价, 建立了地面水环境质量综合评价的BP网络模型和Hopf ield 网络模型, 并与水质综合评价方法中经典的模糊综合指数法和灰色聚类法进行了比较。结果表明,BP网络是四种方法中的首选。

水质综合评价是以定量的方式直观地表征水环境质量的总体状况, 是进行水环境容量计算及实施水污染控制的重要基础。国内外的环境工作者研究开发了很多评价方法, 如单指数法、模糊综合评判法、模糊聚类法、灰色聚类法等[ 1 ]。较常用的有模糊综合指数法和灰色聚类法。人工神经网络是由大量神经元相互连接而成的超大规模非线性系统, 是目前国际上异常活跃的前沿研究领域之一。神经网络力图模拟人脑的一些基本特性, 如自适应性、自组织性和容错能力等来对事物进行分析判断, 已在模式识别、医疗诊断等领域取得了较好的应用效果[ 2 ]。本文将BP 和Hopf ield 人工神经网络模型应用于水环境质量综合评价, 利用南川凤嘴江实测水质资料, 并将其与灰色聚类法和模糊综合指数法进行比较, 以期发展更具客观性的水环境质量综合评价方法。

1 四种评价模型简介

1. 1 水质评价BP 网络模型

BP(Back p ropagat ion) 网络即反向传播网络, 是目前人工神经网络模式中最具代表性、应用得最广泛的一种模型。它由一个输入层、一个输出层和一个或多个隐含层组成, 各层次的神经元之间单向全互连连接, 是一种由非线性变换单元组成的前馈型网络。最简单的为三层网络。利用最陡坡降法的概念, 将输出出现的误差逐层向输入层逆向传播并“分摊”给各层单元, 以调整各单元间相应的连接权值, 使网络误差达到最小化是BP 网络的关键[ 2 ]。BP 网络通过对有代表意义的范例的学习、训练, 就能掌握事物的本质特征, 因此, 非常适合于解决模式识别和分类问题, 这就为BP 网络应用于水质评价问题提供了理论依据。本文水质评价BP 网络模型采用三层网络, 即由一个输入层、一个输出层和一个隐含层组成。以综合水质类别作为输出层, 该层仅用一个神经元表示。实测的水质指标作为输入层, 则输入层神经元数为水质指标参数的个数。隐含层单元数= (输入层单元数×输出层单元数) "ã。在确定了输入层、输出层和隐含层神经元后, 即建立起了水质评价BP网络模型。

1. 2 水质评价Hopf ield 网络

霍普菲尔德网络(Hopf ield neu ral netwo rk) 是一种联想式学习网络。联想式学习网络是从问题领域中取得训练范例(状态变数值) , 从范例中学习其内在的记忆规则, 以应用于新的案例。Hopf ield 网络只有一个神经元层次, 各处理单元都有一个活跃值, 或称为状态, 用+ 1 和- 1 值来表示。整个网络的状态由众多单个神经元的状态所组成。Hopf ield 网络中各个神经元之间是全互连的, 且连接是双向的, 故网络中每个神经元的输出均反馈到同一层次的其他神经元的输入上。当把要记忆的模式存储进Hopf ield 网络并经训练使网络稳定后, 再输入有差异的模式, 网络就能输出与其最相近的模式, 使能量函数取得最小值。显然, Hopf ield 网络适合于解决水质综合评价问题。以水质类别(m 个) 为横轴, 水质指标参数(n 个) 为纵轴, 构成m ×n 的Hopf ield 网络, 则该网络有m ×n 个神经元。因此, 水质评价Hopf ield 网络采用由m ×n 个神经元组成的网络。把五类水质标准作为要学习的标准模式, 让网络“记忆”, 再输入测试样本, 网络经过迭代运算后就能联想出它应该归属于哪一种标准模式, 该标准模式就是这个水域的综合水质类别。

1. 3 水质评价模糊综合指数法

模糊综合评价是指对多种模糊因素所影响的事物或现象进行总的评价, 又称模糊综合评判。所谓模糊是指边界不清晰, 这种边界不清的模糊概念, 是事物的一种客观属性, 是事物的差异之间存在的中间过渡过程。如É 级水和Ê 级水的边界是无法用一个绝对的判据划分, 因为它是一个连续渐变的过程[ 3 ]。同时水环境系统是一个多因素耦合的复杂系统, 各因素间关系错综复杂, 表现出极大的不确定性和随机性, 因此, 为得到合理的水环境质量评价结果, 引入模糊数学的概念是符合水质评价的客观要求的。代表性的方法有: 模糊综合评判法[ 4 ]、模糊概率法[ 5 ]、模糊综合指数法[ 6 ]等。

水质评价模糊综合指数法的评价步骤如下:

1) 拟定水质标准

2) 计算权重集

版权、出处:《重庆建筑大学学报》

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