基于T-S模糊神經網絡的水質評價方法及其在四水流域的應用

鐘艷紅, 苗東昊, 趙明漢, 邵東國， 朱詩好

(1.湖南省洞庭湖水利工程管理局，湖南 長沙 410007；2. 武漢大學 水資源與水電工程科學國家重點實驗室,湖北 武漢 430072 )

水質評價指對水質情況和水體利用價值進行評定的研究，水質評價的概念及指標最早由Horton等人于上世紀60年代提出，其后國內外學者提出了大量水質評價指標方法體系，隨著水質評價方法研究的不斷深入，水質評價方法得到了不斷地完善和改進，同時伴隨著多種數學方法和模型的融入，越來越多的水質評價方法被提出，如層次分析法、人工神經網絡評價法、主成分分析法、灰色評價法等。目前水質評價工作中不再單純考慮水體物理化學指標，進一步加入生物指標作為水質參數，使水質現狀評價不斷向著更加全面、科學、嚴謹的方法發展[1]。美國學者Horton(1965年)提出了水質評價的概念，并提出水質指數法，該方法包含10個參數，屬于綜合污染指數法。上世紀末，隨著計算機技術的發展，由心理學家W.S.McCulloch和數理邏輯學家W.Pitts建立了神經網絡理論逐漸得到研究學者的重視，神經網絡模型因其自學性、自適應強等特點，很快也被引入水質評價的研究中并得到了廣泛認可[2]。劉廣吉[3]將灰色聚類方法應用于水質評價研究中，通過確定聚類元素的功效函數、標準權值、實際權值，最終劃分水質在聚類指標下的所屬類別，該方法在汾河水質評價中取得了較好的成果。李祚泳[4]建立了基于BP人工神經網絡的水質評價模型，結果顯示BP神經網絡水質評價成果合理可信，方法具有客觀性好、實用性強、適用范圍廣等多種特點。……