灰色系统理论在原水水质预测与评价中的应用研究

论文摘要

城市原水水质直接关系到人民群众的健康和经济发展与社会稳定的大局,通过对原水水质的预测可以了解水质的变化状况,在设计中选择合理的处理工艺,在运行管理中针对水质波动状况及时地采取有效的处理措施。全面评价水原地水质安全保障程度,进行污染趋势分析,提出相应的保护措施,对保障人民生活,促进当地经济和社会发展有着重要意义。现在预测的主要有机理模型与非机理模型两大类,每种模型方法既有其优点,同时不可避免其缺点。本文尝试将非机理模型中的灰色马尔可夫GM(1,1)模型运用到水质预测的领域,并且进一步运用了马尔可夫模型对预测结果进行优化。结合工程实例对水质指标指数进行分析和预测,从结果中可得知该原水的水质的变化趋势以及未来水质的预测数据,可作为相关部门采取相关措施的理论依据。灰色马尔可夫SC GM(1,1)模型兼有灰色SC GM(1,1)模型和马尔可夫链的优点,能充分地利用历史数据给予的信息,并能克服随机波动性较大的数据列对预测精度的影响,适应于水源水质的预测。结果表明该预测模型具有较强的工程实用性。水质评价的主要内容是评价水体污染程度,划分其污染等级,确定其主要污染物。水质评价的目标是能准确地指出水体的污染程度,了解掌握主要污染物对水体水质的影响程度以及将来的发展趋势,为水资源的保护和综合应用提供原则性的方案和依据。本文尝试将灰色系统理论运用于水质评价领域,通过灰色聚类评价方法评价水质的好坏程度以及各种水质指标对原水水质的影响程度以及将来的发展趋势。本文运用实例证明灰色系统理论在预测与评价水源地水质安全保障程度、污染的趋势有较好的效果。根据预测与评价结果,我们可以提出相应的保护措施,在规划设计中选择合理的处理工艺,在运行管理中对水质状况波动及时地采取有效的处理措施,为提高饮用水水质安全性,预防疾病,提高人民健康水平,保证社会稳定,为社会经济环境可持续发展提供技术保障。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 1 绪论
• 1.1 研究的目的及意义
• 1.2 水质预测模型研究动态综述
• 1.2.1 水质预测模型发展的历史沿革
• 1.2.2 代表性河流机理水质模型简介
• 1.2.3 非机理性水质模型简介
• 1.2.4 水质模型发展趋势
• 1.3 水质评价方法研究动态
• 1.3.1 水质评价的背景、目的和意义
• 1.3.2 水质评价方法简介
• 1.3.3 水质评价方法的发展趋势
• 1.4 课题的研究的主要内容
• 2 灰色系统理论及在预测模型构建
• 2.1 灰色系统理论概述
• 2.2 灰色系统的基本概念
• 2.3 灰色系统基本原理与主要内容
• 2.4 序列算子与灰色序列生成
• 2.4.1 引言
• 2.4.2 冲击扰动系统与序列算子
• 2.4.3 缓冲算子公理
• 2.4.4 缓冲算子的性质
• 2.4.5 序列的光滑性
• 2.5 灰色系统建模
• 2.5.1 引言
• 2.5.2 GM（1，1）模型建模过程
• 2.6 GM（1，1）模型的探讨
• 2.6.1 GM（1，1）模型的问题
• 2.6.2 灰色预测模型的特点
• 2.6.3 灰色模型的改进
• 2.7 灰色组合模型概述
• 3 马尔可夫预测模型的构建
• 3.1 马尔可夫预测法
• 3.2 马尔可夫链的定义
• 3.3 马尔可夫链预测方法
• 3.3.1 基于绝对分布的马尔可夫链预测方法
• 3.3.2 叠加马尔可夫链预测方法
• 3.3.3 加权马尔可夫链法预测方法
• 3.3.4 马尔可夫链预测方法的改进
• 4 灰色聚类水质评价模型的构建
• 4.1 灰色聚类分析法的基本原理
• 4.1.1 灰色聚类的概念
• 4.1.2 白化函数的建立
• 4.1.3 聚类权的确定
• 4.1.4 求聚类系数
• 4.2 数学模型的建立思想
• 4.3 数学模型的建立步骤
• 4.3.1 白化函数的建立
• 4.3.2 定聚类权
• 4.3.3 评价
• 5 灰色系统理论在原水水质预测与评价中的应用实例
• 5.1 原始数据采集
• 5.2 灰色马尔可夫预测模型计算
• 5.2.1 原始数据的处理
• 5.2.2 规律性检测
• 5.2.3 模型的建立
• 5.2.4 马尔可夫数据优化过程
• 5.3 灰色聚类分析在水质评价中的应用
• 6 结论与建议
• 6.1 结论
• 6.2 建议
• 致谢
• 参考文献
• 附录