基于人工神经网络和遗传算法的水污染控制规划方案优化研究
基于人工神经网络和遗传算法的水污染控制规划方案优化研究【摘要】:人工神经网络(ANN)和遗传算法(Genetic Algorithms简写为GA)是复杂非线性科学和人工智能科学的前
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:X52
【目录】:
- 中文摘要4-6
- 英文摘要6-10
- 1 前言10-22
- 1.1 水污染控制规划方法概述10-16
- 1.1.1 水污染控制规划的基本特征、原则、内容与手段10-12
- 1.1.2 水污染控制规划方法概述12-13
- 1.1.3 水污染控制规划的分类及其计算方法13-16
- 1.2 人工神经网络在本研究领域的应用概况16-18
- 1.2.1 人工神经网络在优化领域中的应用研究概况16-17
- 1.2.2 人工神经网络在水污染控制领域中的应用概况17-18
- 1.3 本论文研究的目的、意义和内容18-22
- 1.3.1 本论文的背景及意义19-20
- 1.3.2 本论文的研究方法20-21
- 1.3.3 本论文的研究内容21-22
- 2 研究实例资料准备22-33
- 2.1 重庆长江、嘉陵江水环境概况22-24
- 2.1.1 水资源和水环境背景22-23
- 2.1.2 研究范围和时段23-24
- 2.2 长江、嘉陵江重庆主城区段排污负荷24-28
- 2.2.1 长江、嘉陵江重庆主城区段污染源概况24
- 2.2.2 长江、嘉陵江重庆主城区段排污负荷24-25
- 2.2.3 研究范围内的排放口的主要污染物及其负荷25-28
- 2.3 长江、嘉陵江水质概况28-33
- 2.3.1 长江、嘉陵江水质概况28-29
- 2.3.2 长江、嘉陵江各控制断面的各污染物控制浓度的确定29-33
- 3 水污染控制规划方案优化——水质约束条件研究33-51
- 3.1 水质模型概述33-35
- 3.1.1 水质模型的概述33
- 3.1.2 水质模型的应用33-35
- 3.2 二维水质模型35-36
- 3.3 横向扩散系数36-42
- 3.3.1 横向扩散系数的研究现状36-39
- 3.3.2 横向扩散系数传统计算方法39-42
- 3.4 长江、嘉陵江横向扩散系数的求解42-48
- 3.5 长江、嘉陵江各排放口到各控制断面的影响系数的确定48-51
- 4 水污染控制方案离散Hopfield网络(DHNN)优化研究51-69
- 4.1 Hopfield网络(Hopfield Nenral Network)的概述51-60
- 4.1.1 Hopfield网络基本原理51-53
- 4.1.2 离散型Hopfield网络的动态方程53-59
- 4.1.3 HPNN求解的一般步骤59-60
- 4.2 水污染控制方案DHNN优化研究60-62
- 4.2.1 水污染控制方案DHNN优化研究的一般规定60-61
- 4.2.2 水污染控制方案DHNN优化研究的数学描述61-62
- 4.3 重庆主城区段水污染控制方案DHNN优化研究实例62-66
- 4.3.1 重庆主城区段水污染控制规划研究的排放口的基本情况63
- 4.3.2 重庆主城区段水污染控制方案研究的基本费用数据63-66
- 4.3.3 重庆主城区段排放口的主要污染物及其负荷66
- 4.4 DHNN网络优化结果与分析66-68
- 4.5 小结68-69
- 5 水污染控制规划方案遗传算法优化研究69-85
- 5.1 标准GA和基本概念69-72
- 5.1.1 标准遗传算法的基本概念70-71
- 5.1.2 标准遗传算法的基本步骤71
- 5.1.3 遗传算法的特点71-72
- 5.2 遗传算法的设计与实现72-81
- 5.2.1 编码方法72-75
- 5.2.2 适应度函数75-77
- 5.2.3 遗传算子77-81
- 5.3 水污染控制方案GA优化研究实例81-82
- 5.3.1 水污染控制方案GA优化研究的数学描述81-82
- 5.4 水污染控制方案GA优化结果与分析82-84
- 5.5 小结84-85
- 6 结论及建议85-87
- 6.1 结论85
- 6.2 建议85-87
- 致谢87-89
- 参考文献89-94
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