一種智能的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)綜合預(yù)測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種智能的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)綜合預(yù)測(cè)方法，其基本思想是：采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)，同時(shí)為了能夠體現(xiàn)城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)環(huán)境動(dòng)態(tài)變化的特點(diǎn)，采用了遞推滾動(dòng)式預(yù)測(cè)的方法作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的策略，針對(duì)城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)的關(guān)鍵因子，如溶解氧，氨氮，亞硝酸鹽氮，通過(guò)分析其系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，找到關(guān)鍵水質(zhì)因子和其他水質(zhì)因子之間的潛在關(guān)系和反饋機(jī)理，從而構(gòu)建不同的關(guān)鍵水質(zhì)因子的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。根據(jù)建立的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)綜合預(yù)測(cè)和不同關(guān)鍵水質(zhì)因子的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型分析計(jì)算得到水質(zhì)各項(xiàng)因子的值和各個(gè)關(guān)鍵因子的值，通過(guò)調(diào)整綜合預(yù)測(cè)得到的關(guān)鍵因子和關(guān)鍵因子預(yù)測(cè)得到關(guān)鍵因子兩者之間的值，得到最終的預(yù)測(cè)值，這樣能夠更加全面，準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)到將來(lái)水質(zhì)的好與壞。
【專利說(shuō)明】一種智能的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)綜合預(yù)測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及水質(zhì)檢測(cè)領(lǐng)域，具體涉及一種智能的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)綜合預(yù)測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]水質(zhì)預(yù)測(cè)是水環(huán)境規(guī)劃、評(píng)價(jià)和管理工作的基礎(chǔ)；水質(zhì)預(yù)測(cè)方法有水質(zhì)數(shù)學(xué)模擬預(yù)測(cè)、多元回歸模式、灰色預(yù)測(cè)模型法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)等；但由于受水文、水質(zhì)監(jiān)測(cè)條件的限制，國(guó)內(nèi)大部分河流還未建立相應(yīng)的水質(zhì)模型，或者成果較為零散，表現(xiàn)形式較為單一，在城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)模型方面，我國(guó)對(duì)這方面的研究更是稀少，加上在城市庫(kù)區(qū)水源地理位置，周圍環(huán)境等諸多因素的影響，這就給水質(zhì)預(yù)測(cè)方法的運(yùn)用帶來(lái)了很大的困難；近幾年國(guó)內(nèi)外在水環(huán)境保護(hù)和水污染控制中，對(duì)水質(zhì)模型的研究和應(yīng)用取得了很大發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在水質(zhì)預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)方面的應(yīng)用研究已取得進(jìn)展；盡管我國(guó)在水質(zhì)預(yù)測(cè)研究起步較晚，但近年來(lái)也取得了一些成果；目前國(guó)內(nèi)對(duì)城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)研究缺乏系統(tǒng)性，在城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)的評(píng)價(jià)及方法上，在預(yù)測(cè)上也只有針對(duì)單因子的預(yù)測(cè)，很少考慮多種因素的綜合作用，城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)預(yù)測(cè)預(yù)警研究尚在開(kāi)拓階段。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明提出了一種全面，動(dòng)態(tài)，智能的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)預(yù)測(cè)模型，采用遞推滾動(dòng)預(yù)測(cè)的方法體現(xiàn)城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)之中不同時(shí)間段的水質(zhì)動(dòng)態(tài)影響，同時(shí)針對(duì)整體的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)因子和單獨(dú)的關(guān)鍵水質(zhì)因子分別使用遞推滾動(dòng)式預(yù)測(cè)，在進(jìn)行單獨(dú)關(guān)鍵因子預(yù)測(cè)的過(guò)程中，為了能夠更好的挖掘關(guān)鍵因子和其他因子之間的潛在關(guān)系和反饋機(jī)理，采用了系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，系統(tǒng)性地分析了其之間的關(guān)系，從而更好地進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)，同時(shí)針對(duì)整體和單獨(dú)關(guān)鍵因子預(yù)測(cè)得到的兩組水質(zhì)因子的值，進(jìn)行調(diào)整以更好的縮小其與現(xiàn)實(shí)值的誤差。
[0004]本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的:
[0005]1、采用遞推滾動(dòng)性理論進(jìn)行城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)綜合性預(yù)測(cè)，滾動(dòng)預(yù)測(cè)方法又稱連續(xù)預(yù)算或永續(xù)預(yù)算；這個(gè)理論源于經(jīng)濟(jì)學(xué)中的成本和年度預(yù)算，是指在編制預(yù)算時(shí)，將預(yù)算期與會(huì)計(jì)年度脫離開(kāi)，隨著預(yù)算的執(zhí)行不斷延伸補(bǔ)充預(yù)算，逐期向后滾動(dòng)，使預(yù)算期始終保持為一個(gè)固定期間的一種預(yù)算編制方法；預(yù)測(cè)則以反映城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)的最真實(shí)信息為存在準(zhǔn)則，它最大的特點(diǎn)就是其性態(tài)性，它是隨時(shí)可變的，外界環(huán)境變了，預(yù)測(cè)立即就會(huì)跟著變，它是從動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)中把握城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)的未來(lái)變化趨勢(shì)；如圖1所示，從要預(yù)測(cè)的時(shí)間段開(kāi)始，遞推往前面的時(shí)間段取的i個(gè)訓(xùn)練樣本，每個(gè)訓(xùn)練樣本包括了 k+n個(gè)時(shí)間段的信息，其中k個(gè)時(shí)間段的信息為輸入信息，η個(gè)時(shí)間段的信息作為目標(biāo)輸出；這樣通過(guò)i組訓(xùn)練樣本去訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，把要預(yù)測(cè)的前k個(gè)時(shí)間作為測(cè)試的輸入信息，這樣就能得到η個(gè)所要預(yù)測(cè)的目標(biāo)輸出。
[0006]2、根據(jù)實(shí)現(xiàn)步驟I中提出遞推滾動(dòng)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的方法，對(duì)城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)進(jìn)行綜合性預(yù)測(cè)；在綜合預(yù)測(cè)過(guò)程中，待預(yù)測(cè)的主要水質(zhì)因子之中包括溫度、酸堿度、溶解氧、氨氮、亞硫酸鹽氮和硫化物等六種因子；如圖1所示，當(dāng)選取k+n個(gè)時(shí)間段作為一個(gè)樣本的時(shí)候，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值變成了 k*6項(xiàng)水質(zhì)因子作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入項(xiàng)，n*6項(xiàng)水質(zhì)因子作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出項(xiàng)；如圖2所示，通過(guò)此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)訓(xùn)練樣本，從而得到訓(xùn)練好的的城市庫(kù)區(qū)水源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以用來(lái)預(yù)測(cè)將來(lái)η個(gè)時(shí)間段的綜合整體水質(zhì)。
[0007]3、根據(jù)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型分析了幾個(gè)關(guān)鍵城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)因子，分別是溶解氧，氨氮和亞硝酸鹽氮的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，以找到關(guān)鍵水質(zhì)因子和其他水質(zhì)因子潛在的關(guān)系和其之間的反饋機(jī)理；系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型(System Dynamic)是社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、規(guī)劃、軍事等許多領(lǐng)域進(jìn)行戰(zhàn)略研究的重要工具，其實(shí)一種分析研究復(fù)雜反饋大系統(tǒng)的仿真方法；通過(guò)使用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，我們能夠更好地發(fā)現(xiàn)城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)之中各項(xiàng)水質(zhì)因子間的反饋機(jī)理，對(duì)其變化規(guī)律進(jìn)行分析，掌握其對(duì)整個(gè)城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)中的作用，以及各項(xiàng)因子之間的關(guān)聯(lián)和相互影響關(guān)系，進(jìn)而得到其之間的正負(fù)反饋關(guān)系；針對(duì)這些反饋關(guān)系，我們可以找到各項(xiàng)關(guān)鍵因子各自與其相關(guān)聯(lián)的因子，從而更好地進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)。
[0008]4、根據(jù)實(shí)現(xiàn)步驟3中的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，分析了關(guān)鍵因子溶解氧的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，如圖3所示，空氣中的分子態(tài)氧溶解在水中稱為溶解氧，水中的溶解氧的含量與空氣中氧的分壓、水的溫度都有密切關(guān)系；在自然情況下，空氣中的含氧量變動(dòng)不大，故水溫是主要的因素，水溫愈低，水中溶解氧的含量愈高，溶解于水中的分子態(tài)氧稱為溶解氧，通常記作D0，用每升水里氧氣的毫克數(shù)表示；水中溶解氧的多少是衡量水體自凈能力的一個(gè)指標(biāo)，在城市庫(kù)區(qū)水源中，城市庫(kù)區(qū)水源產(chǎn)氧速率和耗氧速率的相對(duì)關(guān)系，直接影響著城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)當(dāng)中溶解氧的量；水里的溶解氧由于空氣里氧氣的溶入及綠色水生植物的光合作用會(huì)不斷得到補(bǔ)充；所以水溫，浮游植物的光合作用會(huì)直接影響了產(chǎn)氧的速率；但當(dāng)水體受到有機(jī)物污染，耗氧嚴(yán)重，水生生物呼吸消耗過(guò)多的氧氣時(shí)，溶解氧得不到及時(shí)的補(bǔ)充，水體中的厭氧菌就會(huì)很快繁殖，有機(jī)物因腐敗而使水體變黑、發(fā)臭，這時(shí)候會(huì)給城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)帶來(lái)嚴(yán)重的影響；所以從溶解氧的動(dòng)力學(xué)模型當(dāng)中，可以發(fā)現(xiàn)與關(guān)鍵因子有著潛在關(guān)系的其實(shí)水質(zhì)因子是水溫，浮游生物和水生生物的數(shù)量，而浮游生物和水生生物的數(shù)量又與當(dāng)前溶解氧值的多少有著微妙的關(guān)系；所以為了更好的預(yù)測(cè)下一時(shí)間段溶解氧值，同樣采取了遞推滾動(dòng)式預(yù)測(cè)方法，在關(guān)鍵因子溶解氧神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)中，待預(yù)測(cè)的主要水質(zhì)因子只有溶解氧一項(xiàng)因子；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值為2項(xiàng)，分別是前段時(shí)間的溶解氧值和水溫值，輸出值為I項(xiàng)，為后段時(shí)間的溶解氧值；如圖4所示，通過(guò)此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)訓(xùn)練樣本，從而得到訓(xùn)練好的的城市庫(kù)區(qū)水源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以用來(lái)預(yù)測(cè)將來(lái)關(guān)鍵因子溶解氧的值。
[0009]5、根據(jù)實(shí)現(xiàn)步驟3中的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，分析了關(guān)鍵因子氨氮的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，如圖5所示，氨氮是指水中以游離氨(NH3)和銨離子(NH4+)形式存在的氮；一切浮游植物必需的一種大量營(yíng)養(yǎng)兀素，也是水體內(nèi)較常見(jiàn)的一種限制初級(jí)生產(chǎn)力的營(yíng)養(yǎng)兀素，對(duì)生產(chǎn)影響極大；庫(kù)區(qū)水中有效氮的來(lái)源主要有魚(yú)類和水生生物的代謝產(chǎn)物、含氮有機(jī)物的分解作用、水源、雨水等補(bǔ)給、生物固氮；庫(kù)區(qū)水中氮的消耗主要有生物吸收、生物脫氮作用、吸附轉(zhuǎn)移；在庫(kù)區(qū)水中，氮主要以無(wú)機(jī)氮和有機(jī)氮的形式存在；大氣中氮的含量占79%，雖然貯量相當(dāng)豐富，但不能被庫(kù)區(qū)水中浮游植物直接利用；氮或含氮化合物只能通過(guò)氨化作用和硝化作用轉(zhuǎn)化成含氮無(wú)機(jī)鹽氮的形式，才能被植物吸收和利用；庫(kù)區(qū)水中，硝化作用要受溶解氧、PH等因子的影響；當(dāng)溶解氧小于5到6mg時(shí)，溶解氧越高，硝化速度越快；當(dāng)溶解氧過(guò)小時(shí)，硝化作用受阻；適宜的硝化作用要求酸堿度值范圍是弱堿性，酸堿度值處于過(guò)高或過(guò)低時(shí)，城市庫(kù)區(qū)水源中的NH4+、No2-分別會(huì)轉(zhuǎn)化為NH3、HN0形式存在，這是對(duì)有關(guān)微生物有抑制作用，使硝化速度急劇下降；水溫在5°C到30°C范圍內(nèi)，溫度越高，硝化作用越快；所以硝化作用和反硝化中極大影響了城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)中氨氮的增加速率和減少速率，同時(shí)也影響著著兩種速率的平衡關(guān)系，給城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)造成了極大影響；由此可以得出城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)中關(guān)鍵水質(zhì)因子氨氮的值與酸堿度，溶解氧和亞硝酸鹽氮的值有關(guān)，并且將來(lái)的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)中氨氮的值也與當(dāng)前氨氮的值相關(guān)；所以為了更好的預(yù)測(cè)下一時(shí)間段溶解氧值，同樣采取了遞推滾動(dòng)式預(yù)測(cè)方法，在關(guān)鍵因子氨氮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)中，待預(yù)測(cè)的主要水質(zhì)因子只有氨氮一項(xiàng)因子；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值為4項(xiàng)，分別是前段時(shí)間的水溫，溶解氧，氨氮和亞硝酸氨氮值，輸出值為I項(xiàng)，為后段時(shí)間的氨氮值；如圖6所示，通過(guò)此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)訓(xùn)練樣本，從而得到訓(xùn)練好的的城市庫(kù)區(qū)水源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以用來(lái)預(yù)測(cè)將來(lái)關(guān)鍵因子氨氮的值。
[0010]6、根據(jù)實(shí)現(xiàn)步驟3中的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，分析了關(guān)鍵因子氨氮的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，如圖7所示，硝酸鹽氮是水體中含氮有機(jī)物進(jìn)一步氧化，在變成硝酸鹽過(guò)程中的中間產(chǎn)物；水中存在亞硝酸鹽時(shí)表明有機(jī)物的分解過(guò)程還在繼續(xù)進(jìn)行，城市庫(kù)區(qū)水源中有機(jī)物的分解過(guò)程中會(huì)消耗城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)中溶解氧的量，分解過(guò)程中也會(huì)產(chǎn)生一些中間產(chǎn)物，對(duì)水質(zhì)中的酸堿度和氨氮的值造成影響，同時(shí)如果亞硝酸鹽的含量過(guò)高，即說(shuō)明水中有機(jī)物的無(wú)機(jī)化過(guò)程進(jìn)行的相當(dāng)強(qiáng)烈，表示污染的危險(xiǎn)性仍然存在；引起水中亞硝酸鹽氮含量增加的因素有多種，如硝酸鹽還原，以及夏季雷電作用下促使空氣中氧和氮化合成氮氧合物，遇雨后部分成為亞硝酸鹽等；這些亞硝酸鹽的出現(xiàn)與污染無(wú)關(guān)，因此在運(yùn)用這一指標(biāo)時(shí)必須弄清來(lái)源，才能作出正確的評(píng)價(jià)；由此可以得出城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)中關(guān)鍵水質(zhì)因子亞硝酸鹽氮的值與酸堿度，溶解氧和亞硝酸鹽氮的值有關(guān)，并且將來(lái)的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)中亞硝酸鹽氮的值也與當(dāng)前亞硝酸鹽氮的值相關(guān)；所以為了更好的預(yù)測(cè)下一時(shí)間段溶解氧值，同樣采取了遞推滾動(dòng)式預(yù)測(cè)方法，在關(guān)鍵因子亞硝酸鹽氮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)中，待預(yù)測(cè)的主要水質(zhì)因子只有亞硝酸鹽氮一項(xiàng)因子；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值為4項(xiàng)，分別是前段時(shí)間的水溫，溶解氧，氨氮和亞硝酸氨氮值，輸出值為I項(xiàng)，為后段時(shí)間的亞硝酸鹽氮值；如圖8所示，通過(guò)此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)訓(xùn)練樣本，從而得到訓(xùn)練好的的城市庫(kù)區(qū)水源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以用來(lái)預(yù)測(cè)將來(lái)關(guān)鍵因子亞硝酸鹽氮的值。
[0011]7、根據(jù)城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合預(yù)測(cè)與關(guān)鍵水質(zhì)因子預(yù)測(cè)，得到將來(lái)某一時(shí)間段上的水質(zhì)因子的值，并通過(guò)得到的關(guān)鍵水質(zhì)因子和綜合預(yù)測(cè)得到的水質(zhì)因子的值做進(jìn)一步分析，以最終協(xié)調(diào)得到的水質(zhì)因子的值作為最終預(yù)測(cè)的值，這樣能夠更加全面，準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)到將來(lái)水質(zhì)的好與壞。
【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0012]圖1為遞推滾動(dòng)式原理圖，圖中k表示選取前k時(shí)間段作為輸入，η表示選取后η段時(shí)間作。
[0013]圖2為城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)綜合預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型圖。
[0014]圖3為城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)關(guān)鍵因子溶解氧的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型圖。
[0015]圖4為城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)關(guān)鍵因子溶解氧的預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型圖。[0016]圖5為城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)關(guān)鍵因子氨氮的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型圖。
[0017]圖6為城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)關(guān)鍵因子氨氮的預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型圖。
[0018]圖7為城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)關(guān)鍵因子亞硝酸鹽氮的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型圖。
[0019]圖8為城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)關(guān)鍵因子亞硝酸鹽氮的預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型圖。
[0020]圖9為智能的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)綜合預(yù)測(cè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)圖。
【具體實(shí)施方式】
[0021]本發(fā)明提供了一種智能的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)綜合預(yù)測(cè)方法，其基本基本思想是:通過(guò)城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)將來(lái)某個(gè)時(shí)間段城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)的質(zhì)量，更加全面，準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)到將來(lái)水質(zhì)的好與壞。
[0022]具體步驟如如圖9所示:
[0023]1.通過(guò)把水質(zhì)檢測(cè)儀置于城市庫(kù)區(qū)水源之中，用來(lái)獲得水質(zhì)中六項(xiàng)水質(zhì)因子的值，分別是水溫，酸堿度，溶解氧，氨氮，亞硝酸鹽氮和硫化物。
[0024]2.通過(guò)無(wú)線傳輸協(xié)議，諸如3G，WIFI進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，把數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器上的數(shù)據(jù)庫(kù)。
[0025]3.啟動(dòng)在服務(wù)器上的智能的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)綜合預(yù)測(cè)測(cè)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)地處理放在數(shù)據(jù)庫(kù)中的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)信息。
[0026]4.智能的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)綜合預(yù)測(cè)測(cè)控系統(tǒng)采用遞推滾動(dòng)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的方法，對(duì)城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)進(jìn)行綜合性預(yù)測(cè)；在綜合預(yù)測(cè)過(guò)程中，待預(yù)測(cè)的主要水質(zhì)因子之中包括溫度、酸堿度、溶解氧、氨氮、亞硫酸鹽氮和硫化物等六種因子；如圖1所示，當(dāng)選取k+n個(gè)時(shí)間段作為一個(gè)樣本的時(shí)候，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值變成了 k*6項(xiàng)水質(zhì)因子作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入項(xiàng)，n*6項(xiàng)水質(zhì)因子作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出項(xiàng)；如圖2所示，通過(guò)此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)訓(xùn)練樣本，從而得到訓(xùn)練好的的城市庫(kù)區(qū)水源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以用來(lái)預(yù)測(cè)將來(lái)η個(gè)時(shí)間段的綜合整體水質(zhì)；這樣通過(guò)城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)的綜合預(yù)測(cè)模型可以得到將來(lái)η段時(shí)間的城市庫(kù)區(qū)水源六項(xiàng)水質(zhì)因子的值。
[0027]5.智能的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)綜合預(yù)測(cè)測(cè)控系統(tǒng)采用遞推滾動(dòng)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的方法，對(duì)城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)進(jìn)行關(guān)鍵性水質(zhì)因子預(yù)測(cè)；在對(duì)關(guān)鍵因子溶解氧的預(yù)測(cè)過(guò)程中，待預(yù)測(cè)的主要水質(zhì)因子只有溶解氧一項(xiàng)因子；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值為2項(xiàng)，分別是前段時(shí)間的溶解氧值和水溫值，輸出值為I項(xiàng)，為后段時(shí)間的溶解氧值；如圖4所示，通過(guò)此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)訓(xùn)練樣本，從而得到訓(xùn)練好的的城市庫(kù)區(qū)水源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以用來(lái)預(yù)測(cè)將來(lái)關(guān)鍵因子溶解氧的值；這樣通過(guò)城市庫(kù)區(qū)水源關(guān)鍵水質(zhì)因子溶解氧預(yù)測(cè)模型可以得到將來(lái)一段時(shí)間的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)中溶解氧因子的值。
[0028]6.智能的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)綜合預(yù)測(cè)測(cè)控系統(tǒng)采用遞推滾動(dòng)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的方法，對(duì)城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)進(jìn)行關(guān)鍵性水質(zhì)因子預(yù)測(cè)；在對(duì)關(guān)鍵水質(zhì)因子氨氮的預(yù)測(cè)過(guò)程中，待預(yù)測(cè)的主要水質(zhì)因子只有氨氮一項(xiàng)因子；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值為4項(xiàng)，分別是前段時(shí)間的水溫，溶解氧，氨氮和亞硝酸氨氮值，輸出值為I項(xiàng)，為后段時(shí)間的氨氮值；如圖6所示,通過(guò)此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)訓(xùn)練樣本，從而得到訓(xùn)練好的的城市庫(kù)區(qū)水源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以用來(lái)預(yù)測(cè)將來(lái)關(guān)鍵因子氨氮的值；這樣通過(guò)城市庫(kù)區(qū)水源關(guān)鍵水質(zhì)因子氨氮預(yù)測(cè)模型可以得到將來(lái)一段時(shí)間的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)中氨氮因子的值。[0029]7.智能的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)綜合預(yù)測(cè)測(cè)控系統(tǒng)采用遞推滾動(dòng)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的方法，對(duì)城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)進(jìn)行關(guān)鍵性水質(zhì)因子預(yù)測(cè)；在對(duì)關(guān)鍵水質(zhì)因子亞硝酸鹽氮的預(yù)測(cè)過(guò)程中，待預(yù)測(cè)的主要水質(zhì)因子只有亞硝酸鹽氮一項(xiàng)因子；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值為4項(xiàng)，分別是前段時(shí)間的水溫，溶解氧，氨氮和亞硝酸氨氮值，輸出值為I項(xiàng)，為后段時(shí)間的亞硝酸鹽氮值；如圖6所示，通過(guò)此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)訓(xùn)練樣本，從而得到訓(xùn)練好的的城市庫(kù)區(qū)水源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以用來(lái)預(yù)測(cè)將來(lái)關(guān)鍵因子亞硝酸鹽氮的值；這樣通過(guò)城市庫(kù)區(qū)水源關(guān)鍵水質(zhì)因子亞硝酸鹽氮的預(yù)測(cè)模型可以得到將來(lái)一段時(shí)間的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)中亞硝酸鹽氮因子的值。
[0030]8.針對(duì)同一預(yù)測(cè)時(shí)間點(diǎn)下，由綜合水質(zhì)預(yù)測(cè)得到的值和關(guān)鍵水質(zhì)因子預(yù)測(cè)得到的值相對(duì)比，進(jìn)行誤差調(diào)整，取其之間的平均值，由此得到最終各項(xiàng)水質(zhì)因子的預(yù)測(cè)值。
【權(quán)利要求】
1.一種智能的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)綜合預(yù)測(cè)方法，其特征在于: A、采用了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為預(yù)測(cè)方法的基礎(chǔ)； B、通過(guò)遞推滾動(dòng)式預(yù)測(cè)的方法作為預(yù)測(cè)方法的策略； C、通過(guò)推滾動(dòng)式徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)進(jìn)行綜合性預(yù)測(cè)； D、通過(guò)分析關(guān)鍵因子的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，采用推滾動(dòng)式徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)進(jìn)行關(guān)鍵因子預(yù)測(cè) ； E、通過(guò)分析調(diào)整綜合性預(yù)測(cè)得到的關(guān)鍵因子的值和通過(guò)關(guān)鍵因子預(yù)測(cè)得到的關(guān)鍵因子值，從而得到最終的預(yù)測(cè)值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)綜合預(yù)測(cè)方法，其特征在于所述步驟C具體包括: Cl、在綜合預(yù)測(cè)過(guò)程中，待預(yù)測(cè)的主要水質(zhì)因子之中包括溫度、酸堿度、溶解氧、氨氮、亞硫酸鹽氮和硫化物等六種因子；當(dāng)選取k+n個(gè)時(shí)間段作為一個(gè)樣本的時(shí)候，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值變成了 k*6項(xiàng)水質(zhì)因子作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入項(xiàng)，n*6項(xiàng)水質(zhì)因子作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出項(xiàng)，由此采用遞推滾動(dòng)式方法構(gòu)造i組數(shù)據(jù)； C2、通過(guò)構(gòu)造好的i組數(shù)據(jù)對(duì)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，輸入項(xiàng)為前k段時(shí)間溫度、酸堿度、溶解氧、氨氮、亞硫酸鹽氮和硫化物的值，輸出項(xiàng)為后η段時(shí)間的溫度、酸堿度、溶解氧、氨氮、亞硫酸鹽氮和硫化物的值，從而得到訓(xùn)練好的的城市庫(kù)區(qū)水源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以用來(lái)預(yù)測(cè)將來(lái)η個(gè)時(shí)間段的綜合整體水質(zhì)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)綜合預(yù)測(cè)方法，其特征在于所述步驟D具體包括: D1、對(duì)關(guān)鍵因子溶解氧進(jìn)行系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)分析，發(fā)現(xiàn)與關(guān)鍵因子有著潛在關(guān)系的其實(shí)水質(zhì)因子是水溫，浮游生物和水生生物的數(shù)量，而浮游生物和水生生物的數(shù)量又與當(dāng)前溶解氧值的多少有著微妙的關(guān)系；所以為了更好的預(yù)測(cè)下一時(shí)間段溶解氧值，輸入項(xiàng)為前段時(shí)間的溶解氧值和水溫值，目標(biāo)輸出項(xiàng)為后段時(shí)間的溶解氧值； D2、在關(guān)鍵因子溶解氧神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)中，待預(yù)測(cè)的主要水質(zhì)因子只有溶解氧一項(xiàng)因子；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值為2項(xiàng)，分別是前段時(shí)間的溶解氧值和水溫值，輸出值為I項(xiàng)，為后段時(shí)間的溶解氧值；采用遞推滾動(dòng)式方法構(gòu)造i組數(shù)據(jù)，以用來(lái)訓(xùn)練關(guān)鍵因子徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用來(lái)預(yù)測(cè)將來(lái)關(guān)鍵因子溶解氧的值； D3、對(duì)關(guān)鍵因子氨氮進(jìn)行系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)分析，發(fā)現(xiàn)城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)中關(guān)鍵水質(zhì)因子氨氮的值與酸堿度，溶解氧和亞硝酸鹽氮的值有關(guān)，并且將來(lái)的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)中氨氮的值也與當(dāng)前氨氮的值相關(guān)；所以為了更好的預(yù)測(cè)下一時(shí)間段氨氮的值，輸入項(xiàng)為前段時(shí)間的水溫，溶解氧，氨氮和亞硝酸氨氮值，目標(biāo)輸出項(xiàng)為段時(shí)間的氨氮值； D4、在關(guān)鍵因子氨氮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)中，待預(yù)測(cè)的主要水質(zhì)因子只有氨氮一項(xiàng)因子；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值為4項(xiàng)，分別是前段時(shí)間的水溫，溶解氧，氨氮和亞硝酸氨氮值，輸出值為I項(xiàng)，為后段時(shí)間的氨氮值；采用遞推滾動(dòng)式方法構(gòu)造i組數(shù)據(jù)，以用來(lái)訓(xùn)練關(guān)鍵因子徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用來(lái)預(yù)測(cè)將來(lái)關(guān)鍵因子氨氮的值； D5、對(duì)關(guān)鍵因子亞硝酸鹽氮進(jìn)行系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)分析，發(fā)現(xiàn)城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)中關(guān)鍵水質(zhì)因子亞硝酸鹽氮的值與酸堿度，溶解氧和亞硝酸鹽氮的值有關(guān)，并且將來(lái)的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)中亞硝酸鹽氮的值也與當(dāng)前亞硝酸鹽氮的值相關(guān)；所以為了更好的預(yù)測(cè)下一時(shí)間段亞硝酸鹽氮的值，輸入項(xiàng)為前段時(shí)間的水溫，溶解氧，氨氮和亞硝酸氨氮值，目標(biāo)輸出項(xiàng)為段時(shí)間的亞硝酸鹽氮值； D6、在關(guān)鍵因子亞硝酸鹽氮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)中，待預(yù)測(cè)的主要水質(zhì)因子只有亞硝酸鹽氮一項(xiàng)因子，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值為4項(xiàng)，分別是前段時(shí)間的水溫，溶解氧，氨氮和亞硝酸氨氮值，輸出值為I項(xiàng)，為后段時(shí)間的亞硝酸鹽氮值；采用遞推滾動(dòng)式方法構(gòu)造i組數(shù)據(jù)，以用來(lái)訓(xùn)練關(guān)鍵因子徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用來(lái)預(yù)測(cè)將來(lái)關(guān)鍵因子亞硝酸鹽氮的值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能的城市庫(kù)區(qū)水源水質(zhì)綜合預(yù)測(cè)方法，其特征在于所述步驟E具體包括:針對(duì)同一預(yù)測(cè)時(shí)間點(diǎn)下，由綜合水質(zhì)預(yù)測(cè)得到的值和關(guān)鍵水質(zhì)因子預(yù)測(cè)得到的值相對(duì)比，進(jìn) 行誤差調(diào)整，取其之間的平均值，由此得到最終各項(xiàng)水質(zhì)因子的預(yù)測(cè)值。
【文檔編號(hào)】G06N3/02GK103544540SQ201310475825
【公開(kāi)日】2014年1月29日 申請(qǐng)日期:2013年11月12日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月12日
【發(fā)明者】王萌, 唐新來(lái), 李健軍 申請(qǐng)人:柳州市宏億科技有限公司