【摘 要】
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水质模拟预测是顺利实现水环境规划管理、水污染综合防治等任务不可缺少的基础工作,是具有普遍意义的一项重要内容。机理性水质模型虽考虑了影响水质变化的诸多因素,模拟预测
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水质模拟预测是顺利实现水环境规划管理、水污染综合防治等任务不可缺少的基础工作,是具有普遍意义的一项重要内容。机理性水质模型虽考虑了影响水质变化的诸多因素,模拟预测效果较理想,但往往较复杂并需要大量基础资料与数据,这常使其在我国许多河流系统中的进一步应用受到限制。而非机理性水质模拟因其针对某一特定的水质系统,通过数学统计或其他数学方法建立模型,也常可以取得较好的模拟预测效果。 本文以淮河安徽段水质为研究对象,结合国家自然科学基金“河流水质虚拟调控—以淮河安徽段为例(50379003)”项目,在查阅文献、总结机理性水质模型基础上,以非机理性方法在水质模拟预测中的应用为主要内容,运用具体实例探讨了非机理性常用方法和新方法的应用。 在常用的非机理性方法中,论文结合具体的实例,分别采用了加权和非加权式马尔可夫法、自回归时间序列模型对水质指标进行建模预测,并对灰色模型进行改进,建立了灰色时序组合模型。通过实例发现:这些常用非机理性方法在水质模拟预测工作中具有一定使用价值。 在非机理性新方法应用中,论文采用BP神经网络法对淮河安徽段水质进行了模拟预测,训练数据模拟效果很好,预测检验的结果也都在可以接受的范围内。论文将混沌理论和分形理论应用于水质模拟预测中,提出了混沌全域法及其降维改进法、分段变维分形法、分形插值等方法并结合实例探讨了其对水质模拟预测的可行性,为今后工作提供了新的思路和方法。
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