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《重庆大学》 2002年
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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

李胜海  
【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沿,其在水污染控制领域的应用研究在国内外尚处于初创阶段。本文在较全面分析评述了水污染控制方法研究现状,及简要介绍ANN和GA的基本原理、优化算法的基础上,在国内首次将ANN方法中的离散Hopfield网络(Discrete Hopfield Neural Networks简写为DHNN)和GA引入水污染控制规划领域,主要在水污染控制方案优化方面进行了一些探索性的研究工作,为提高水污染控制方案优化水平做出努力。 本文根据水污染控制的特点及Hopfield网络能量函数在一定的条件下收敛于一定区域最低点的特点,通过对DHNN能量函数的合理设计,把水污染控制方案的费用转化为DHNN的能量函数,即使水污染控制方案费用最低的方案与DHNN能量函数的最低点相对应,提出了水污染控制方案优化DHNN模型,并从数学上严格推证了DHNN能量函数的收敛性。实例研究表明:DHNN得到的最优方案充分利用了自然水体的环境容量,而且,在选择优化方案的过程中,当某一控制断面的某种污染物超过规定的水质标准时,DHNN首先采用能减少该控制断面某污染物贡献单位浓度费用最低的方案组合,因而可以很快得到最优方案组合。 GA是一种具有普适性的数值求解方法,且对目标函数的性质几乎没有要求,甚至不要求显式地写出目标函数。GA用于优化计算时,不能直接处理问题空间的参数,而只能处理以基因链码形式表示的个体。本文巧妙地把遗传算法的基因链码同水污染控制方案相结合,即采用实数编码的形式,用实数1,2,3来分别表示各个污染源不处理、一级处理、二级处理的情况,同时,把个体的适应度函数同方案组合的总费用相对应,使得方案组合总费用最小的个体的适应度函数值最大,这样,由GA得到的优秀个体就对应于最优或逼近最优方案。实例研究表明:由于GA是随机选取初始值,且在算法上尚存在不足,从而导致GA得到的结果在最优解附近振荡。但是,由于GA在运行中始终保留一定数目的优良个体,因此,这些结果应当是最优或逼近最优结果的集合,即GA得到的结果均收敛于最优解的邻域内。决策者可以通过可行性、经济性、和科学性的比较从中找到最优方案。 本研究表明:用DHNN和GA来进行水污染控制方案优化在理论上可行,在实践上有继续深入研究开发的价值,具有良好的应用前景。本研究为水污染控制方案优化提供了一种新方法,开辟了一条较好的新途径,也为ANN和GA的应用增添了新领域。
【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

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 金贤;昆山市水环境综合整治方案优化的研究[D];河海大学;2006年
2 席洋;唐山市滦河、陡河水污染控制系统规划方案优化研究[D];北京工业大学;2006年
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 谭佳琳;粒子群优化算法研究及其在海底地形辅助导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
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4 杨红;污水生化处理的智能建模与优化控制策略应用研究[D];华南理工大学;2010年
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6 车勇;轮胎噪声的预测方法与试验研究及优化设计[D];武汉理工大学;2010年
7 马永俊;现代乡村生态系统演化与新农村建设研究[D];中南林业科技大学;2007年
8 刘浪;公路建设项目供应链管理的目标控制及其绩效评价研究[D];武汉大学;2010年
9 王伟;铁路网抗毁性分析与研究[D];北京交通大学;2011年
10 李俊花;长输液体管道泄漏监测方法研究[D];大连理工大学;2006年
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2 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;2010年
3 李坤;参数参与进化的自适应遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
4 靳昌田;煤炭集团物料配送优化研究[D];山东科技大学;2010年
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6 王哲娟;苯、苯酚、硝基苯对泥鳅(Misgurnus bipartius)的急性毒性及抗氧化酶活性影响的研究[D];哈尔滨师范大学;2010年
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9 马玉辉;徂徕山森林公园生态公益林健康评价及经营决策研究[D];山东农业大学;2010年
10 吴国强;无人机航迹跟踪控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 何强;基于地理信息系统(GIS)的水污染控制规划研究[D];重庆大学;2001年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘艺;智能教学系统中基于遗传算法的自动组卷的研究[D];辽宁工程技术大学;2004年
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3 王淑佩;基于改进的遗传算法组卷系统应用研究[D];湖南大学;2005年
4 陈锋;基于遗传算法的智能组卷研究与应用[D];北方工业大学;2007年
5 汤琳;基于遗传算法的分类规则挖掘研究[D];西南交通大学;2007年
6 路景;基于改进遗传算法的智能组卷研究[D];中南大学;2007年
7 徐江涛;基于遗传算法的试题库智能组卷研究[D];湖南师范大学;2007年
8 陈蕾;基于遗传算法的自动组卷系统研究与应用[D];四川大学;2006年
9 李慧姝;基于遗传算法自动组卷系统的研究与应用[D];太原理工大学;2007年
10 李小宁;关于混合遗传算法改进的研究[D];西北大学;2008年
【二级引证文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 朱家静;基于遗传微粒群算法的组卷策略应用研究[D];大连海事大学;2011年
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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7 贺宏;戴国仁;;临泽县水污染控制与防治的主要对策[J];环境研究与监测;2004年01期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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5 胡性慧 王唯赫 杨腾;人工神经网络拓宽版权贸易路径[N];中国知识产权报;2010年
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8 记者 周前进;人工神经网络可筛查糖尿病[N];健康报;2000年
9 江耀明 王学东;方案优化:科技弹奏永恒的主题[N];中国铁道建筑报;2007年
10 江耀明 王学东;方案优化:科技弹奏永恒的主题[N];人民铁道;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
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6 王海瑞;密闭式城市生活垃圾直接气化熔融焚烧过程控制策略研究[D];昆明理工大学;2007年
7 刘传文;仿生优化算法在数字图像处理中的应用研究[D];武汉理工大学;2008年
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9 蒲秀娟;胎儿心电信号提取研究[D];重庆大学;2009年
10 伭炜;基于人工神经网络的混合智能系统研究及应用[D];哈尔滨工程大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李胜海;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[D];重庆大学;2002年
2 赵荟鑫;工业生产空间分布及水污染控制研究[D];北京化工大学;2010年
3 张思思;基于灰色理论的洱海流域水污染控制研究[D];华中师范大学;2011年
4 金贤;昆山市水环境综合整治方案优化的研究[D];河海大学;2006年
5 刘永福;人工神经网络在上海股市趋势预测中的应用——与时间序列预测对比分析[D];东北财经大学;2003年
6 盛本云;人工神经网络在变电站综合自动化系统优化中的应用[D];南京理工大学;2003年
7 薛新华;人工神经网络在地基土液化判别中的作用[D];中国海洋大学;2004年
8 董添文;CO_2气体保护焊干扰因素计算机识别系统的研究与设计[D];内蒙古工业大学;2005年
9 金洪星;脑电图自动检测技术的研究和应用[D];南京工业大学;2005年
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