改进的属性识别方法在水环境系统评价中的应用

论文摘要

水是一种特殊的资源，支撑着地球上所有的生命，是实现可持续发展的重要物质基础。近年来随着我国经济的快速发展和人口的迅速增长，水环境恶化问题日益尖锐。水环境系统的评价是改善水系统功能的前提工作，其评价的结果也是制定科学决策的重要依据。论文首先论述了属性识别方法的基本理论知识、水环境系统智能评价方法的研究现状和进展。针对水环境系统评价的输入和输出的复杂关系，提出了用加速遗传算法、集对分析理论、最小相对熵原理三个方面的改进属性识别方法。最后把这些改进的评价方法运用于实际水环境系统评价中：(1)用均匀随机数比较客观地确定单指标的权重，在属性均值聚类的基础上建立评价模型，并应用在城市地下水易污染性的评价中；(2)结合集对分析的思想，改进单指标测度的计算方式，并应用在污水处理厂的改扩建规划方案评价中；(3)构造了评价标准系列与样本之间的属性相对熵，根据最小相对熵原理建立了基于相对熵的属性综合评价模型，并应用在渭河流域的水质评价中。应用的结果表明，这些改进的属性识别方法具有一定的可靠性和实用性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 致谢
• 第一章 绪论
• 1.1 水环境系统系统评价
• 1.1.1 水环境系统概述
• 1.1.2 水环境系统的系统评价
• 1.2 属性集和属性综合评价系统
• 1.2.1 属性集和属性测度
• 1.2.2 属性集、属性测度与模糊集
• 1.2.3 属性综合评价系统
• 1.2.4 属性均值聚类方法
• 1.3 水环境评价中的计算智能方法
• 1.3.1 计算智能
• 1.3.2 水环境系统智能属性评价方法
• 1.4 本论文研究的主要内容
• 第二章 基于加速遗传算法的属性综合评价及其应用
• 2.1 概述
• 2.2 遗传算法
• 2.2.1 概述
• 2.2.2 基于实数编码的加速遗传算法计算原理
• 2.2.3 加速遗传算法的理论分析
• 2.3 评价系统模型的建立
• j的确定'>2.3.1 指标权w_j的确定
• 2.3.2 样本的综合属性测度的确定
• 2.4 实例分析
• 2.5 小结
• 第三章 基于集对分析的属性识别模型及其应用
• 3.1 概述
• 3.2 集对分析的基本理论
• 3.3 基于集对分析的污水处理厂扩建规划属性识别模型
• 3.4 实例分析
• 3.5 小结
• 第四章 基于属性相对熵的属性识别模型及其应用
• 4.1 概述
• 4.2 基本理论
• 4.2.1 信息熵
• 4.2.2 最大熵原理
• 4.2.3 最小属性相对熵
• 4.3 基于最小相对相对熵的属性模式识别模型
• 4.4 实例分析
• 4.5 小结
• 第五章 结论与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 参考文献