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舯刻雠菇海旱工作单位:——通讯地址:——电话:——邮编:——日期:趔后危塑号Γ独创性声明本人郑重声明:所提交的学位论文是本人在导师指导下独立进行研究工作所取得的成果。据我所知,除了特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。对本人的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中作了明确的说明。本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:学位论文使用授权书本学位论文作者完全了解东北师范大学有关保留、使用学位论文的规定,即:东北师范大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权东北师范大学可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编本学位论文。同意将本学位论文收录到《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》泄跗诳光盘版缱釉又旧、《中国学位论文全文数据库》泄蒲Ъ际跣畔⒀芯克等数据库中,并以电子出版物形式出版发行和提供信息服务。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ学位论文作者毕业后去向:日期:●.,
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摘要新立城水库是长春市的饮用水源地之一,其水质状况直接关系到长春市民的饮水安全。近年来在新立城水源保护区内出现了多种污染源,水库水质受到污染,特别是在年曾爆发了较大规模水华和富营养化。本文以新立城水库为研究对象,分析了水库近年来的水质变化特征,运用人工神经网络和支持向量机方法对该水库水质和富营养化进行评价和预测,取得良好的效果。在水质特征分析方面,根据历史监测数据对水库水质年和年进行了单因子评价法和模糊综合评价法等常规水质特征分析;运用支持向量机法对水库水质进行了分类,发现水库中游和坝前水质总体上为Ⅱ水体,但在夏季水质降低到了踔罥唷在水质预测方面,运用神经网络和支持向量机对重点国家规划控制的钡A礁水质指标进行预测。在富营养化预测方面,通过人工神经网络插值的方法生成了足够的训练样本。经过神经元权重分析,确立三因子水质指标芰祝露龋堵趟豠敫挥Q潭戎的关系。用前一周的水温、叶绿素⒆芰捉性げ庀乱恢艿母挥Q纯叶绿素浓度Mü斯ど窬缃⒘诵铝⒊撬獯蟀蛹嗖獾愕亩唐诟挥Qげ饽P汀>检验,同一监测点的预测误差小于ィ硪患嗖獾愕奈蟛钚∮ァ2⒂谩曛С窒量回归机训练了中游监测点的预测模型,%,说明水库不同地方的富营养化变化趋势是不同的。两类方法的结果都令人满意,并且反应了人工神经网络和支持向量机各自的特点。所建立的富营养化预测模型可用于新立城水库富营养化的短期预警预报。关键词:富营养化评价;富营养化预测;人工神经网络;支持向量机:新立城水库■‘
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录目摘录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.....⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯湖库富营养化评价及趋势预测研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..神经网络在水环境评价与预测中应用研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..支持向量机在水环境评价与预测中应用研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一研究内容与技术路线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一第滦铝⒊撬馑氏肿雌兰奂扒魇圃げ狻新立城水库水质特征⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..水质变化趋势分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于男铝⒊撬馑时浠魇圃げ狻本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第滦铝⒊撬馑矢挥Q兰邸富营养化评价因子的选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.库富营养化评价模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯新立城水库富营养化评价分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第滦铝⒊撬飧挥Qげ狻预测思路与可行性分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于神经网络的富营养化预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯~神经网络训练与测试⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯神经网络确证与应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于支持向量回归机的富营养化预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯げ饽P脱盗酚氩馐浴P偷募煅楹徒峁治觥第陆崧塾虢ㄒ椤参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.致谢⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯