基于ANN和SVM的黄河口生态环境需水量研究

论文摘要

针对黄河口生态环境需水量问题,本文基于国内外生态环境研究现状及研究成果的分析,并结合2000~2003年利津水文站的水文资料与河口滨海区水色遥感和海表温度遥感数据,建立了一种新的研究黄河口生态环境需水的模型,开展了以下研究工作:1分析了径流变化对黄河口滨海区生态环境的影响,补充和丰富了生态环境需水量的内涵,认为生态需水应从最小、基本和最大生态需水三个方面综合考虑。2结合遥感等高科技手段,利用IDL6.2编程实现了对黄河口遥感图像的叶绿素浓度数据提取和批处理。3从径流变化对黄河口滨海区生态环境的影响关系着手,应用灰色GM(1,1)模型对径流量与叶绿素浓度、海表温度、输沙量和水位等海域参数的相关性作定量分析。4把浮游植物作为河口水生态系统的关键生物,应用人工神经网络和支持向量机方法为黄河口滨海区建立生态需水量预测模型,探讨该流域最小、基本、最大生态环境需水量。认为要保持生态环境健康和可持续发展,像以往研究仅仅考虑满足最小生态需水是不够的。水量越多,给河口区带来的污染物也越多,因此生态需水还应该有个上限,应使水量变化满足生态需水区间过程。通过开展以上的研究,得到典型年份的最小、最大、基本生态需水量及在此基础上得到的生态需水区间过程带,为黄河下游调水调沙提供基础数据。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 前言
• 1.1 研究背景与意义
• 1.2 研究区域概况
• 1.2.1 黄河入海口改道情况
• 1.2.2 河口海洋动力条件
• 1.2.3 气候特征
• 1.2.4 经济状况
• 1.3 生态环境需水量概念的界定
• 1.4 生态环境需水量国内外研究现状
• 1.4.1 研究内容
• 1.4.2 研究方法
• 1.5 本文主要工作
• 第2章 径流变化对黄河口生态环境的影响
• 2.1 对河口水文条件的影响
• 2.2 对河口生态环境营养水平的影响
• 2.3 对河口生物的影响
• 2.4 本章小结
• 第3章 遥感图像数据的提取
• 3.1 海色卫星遥感
• 3.2 与海色卫星遥感有关的海洋光学特性
• 3.3 海色反演原理
• 3.3.1 辐射量定标
• 3.3.2 大气校正算法
• 3.3.3 生物光学算法
• 3.4 基于IDL6.2 软件的遥感图像叶绿素浓度数据提取
• 3.4.1 编程思路
• 3.4.2 程序流程图
• 3.4.3 程序执行结果
• 3.5 卫星海表温度遥感
• 第4章 人工神经网络及支持向量机理论
• 4.1 人工神经网络
• 4.2 神经网络的基本理论
• 4.2.1 神经元模型
• 4.2.2 神经网络的基本结构
• 4.3 BP 神经网络结构与算法
• 4.4 基于MATLAB 的BP 神经网络的设计及典型算法分析
• 4.4.1 算法及隐层神经元个数S 的选择
• 4.4.2 LM 算法
• 4.5 支持向量机原理
• 4.5.1 最优超平面
• 4.5.2 线性可分问题
• 4.5.3 线性不可分问题
• 4.5.4 核函数
• 4.6 生态需水量非线性计算方法比较
• 第5章 BP 神经网络及SVM 方法建模预测
• 5.1 数据来源
• 5.2 海表温度、径流量与浮游植物
• 5.3 海域参数与径流量的灰色关联分析
• 5.4 基于BP 神经网络的生态需水量预测
• 5.4.1 径流量与其他海域参数的非线性模型的建立
• 5.4.2 生态需水量预测模型的建立
• 5.4.3 生态需水量的预测
• 5.5 基于SVM 方法的生态需水量预测
• 5.5.1 建模方法
• 5.5.2 模型应用及建模参数的选择
• 5.5.3 生态需水量的预测
• 5.6 BP 神经网络与SVM 预测结果分析
• 5.7 本章小结
• 第6章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 附录
• 1、基于IDL6.2 的遥感图像数据提取、处理程序
• 2、基于MATLAB 6.5 的BP 神经网络生态需水量建模、预测程序
• 3、基于IDL6.2 软件的黄河口海域参数与径流量灰色关联分析程序
• 主要符号说明
• 攻读学位期间发表论文与参与项目
• 致谢