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        隨機樣本在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)地下水質(zhì)分級中的應(yīng)用

        2016-11-22 03:09:08魏敬鋌葉振維內(nèi)蒙古自治區(qū)環(huán)境科學(xué)研究院內(nèi)蒙古呼和浩特010011
        低碳世界 2016年30期
        關(guān)鍵詞:水質(zhì)分類評價

        魏敬鋌,葉振維(內(nèi)蒙古自治區(qū)環(huán)境科學(xué)研究院,內(nèi)蒙古呼和浩特010011)

        隨機樣本在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)地下水質(zhì)分級中的應(yīng)用

        魏敬鋌,葉振維(內(nèi)蒙古自治區(qū)環(huán)境科學(xué)研究院,內(nèi)蒙古呼和浩特010011)

        本文應(yīng)用計算機隨機生成樣本的方法,解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實際應(yīng)用中樣本數(shù)量不足的問題,結(jié)果表明,可以有效提高網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的效率和精度。

        隨機樣本;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);水質(zhì)分級

        引言

        目前,我國普遍采用的水質(zhì)評價方法主要包括單項組分評價和綜合評價。綜合評價方法中,水質(zhì)受污染程度是由多個污染因子共同決定的,為更加準(zhǔn)確的評價水污染狀況,目前已發(fā)展出多種評價方法[1],如模糊聚類法、灰色聚類法等,由于污染物與地下水質(zhì)量級別的非線性關(guān)系,計算方式復(fù)雜、計算量大,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性擬合能力和學(xué)習(xí)能力能夠較快速的對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分類,但分類誤差受很多因素影響,本例主要探討通過增加樣本數(shù)量的方式,提高網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效率和分類精度。

        1 BP網(wǎng)絡(luò)建立

        目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[2]應(yīng)用最廣泛的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),因其具有很強的自適應(yīng)能力,通過建立網(wǎng)絡(luò)模型,輸入訓(xùn)練樣本,將誤差反向傳播給網(wǎng)絡(luò)進行修正,逐步獲得不斷接近輸入與輸出對應(yīng)關(guān)系的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。

        圖1BP網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由神經(jīng)元相互連接而成,一般包括三層:輸入層、中間層(隱含層)[3]和輸出層。根據(jù)本例輸入層節(jié)點為6,輸出層為1,故隱含層節(jié)點數(shù)取13,建立地下水分級的網(wǎng)絡(luò)模型。

        2 案例應(yīng)用

        本例礦區(qū)位于內(nèi)蒙古河套灌區(qū)北緣,北依狼山山脈,由于開采年限較長,疏干作用導(dǎo)致地下水中鹽分含量大、礦化度高。根據(jù)主要超標(biāo)因子分布情況,選取溶解性總固體、高錳酸鹽指數(shù)、亞硝酸鹽氮、氯化物、硝酸鹽氮、硫酸鹽6項指標(biāo)進行評價。根據(jù)《地下水質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB/T14848-93),將預(yù)期輸出結(jié)果設(shè)定為0.2~1.0五個等間距級別,分別對應(yīng)水質(zhì)的Ⅰ~Ⅴ類(見表1~2)。

        由于輸入數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)范圍不同,甚至相差幾個數(shù)量級,要在同一個模型下運算,需要對數(shù)據(jù)進行歸一化處理,本例采用最多最小法,公式如下:

        式中xmin為序列中最小數(shù),xmax為序列中最大數(shù)。

        3 計算結(jié)果和分析

        選取因?qū)嶋H監(jiān)測樣本偏少,采用計算機隨機生成10、100、500、1000、10000份樣本,分別作為訓(xùn)練樣本,迭代次數(shù)設(shè)為1×104,以實際監(jiān)測數(shù)據(jù)作為測試樣本進行結(jié)果驗證,計算結(jié)果如表3。

        計算結(jié)果顯示,在樣本數(shù)量很少時,偏差很大,基本不能滿足分類要求;隨著樣本數(shù)量的增加,網(wǎng)絡(luò)偏差值減少很快。

        表1 水質(zhì)監(jiān)測表(mg/L)

        表2 地下水質(zhì)量分類標(biāo)準(zhǔn)(GB/T14848-93)[4]

        表3 不同樣本數(shù)量分類結(jié)果匯總

        4 結(jié)論

        采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進行地下水質(zhì)分級具有很高的運算效率,是可以廣泛應(yīng)用的一種方法。但當(dāng)監(jiān)測樣本數(shù)量較少時,分類誤差很大,準(zhǔn)確度可能滿足不了工作需求。通過使用計算機產(chǎn)生隨機樣本,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練不斷修正網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和權(quán)重,可明顯提高分類準(zhǔn)確率。

        [1]王華東,劉永可,王健民,等.水環(huán)境污染概論[M].北京:北京師范大學(xué)出版社,1984.

        [2]袁曾任.人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,1999.

        [3]封志勇,蔣文杰,董志芬,等.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在地下水水質(zhì)分級中的應(yīng)用.貴州工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2003,32(4):95.

        [4]《地下水質(zhì)量分類標(biāo)準(zhǔn)》(GB/T14848-93).

        X824

        A

        2095-2066(2016)30-0007-01

        2016-10-12

        魏敬鋌(1981-),男,中級工程師,大學(xué)本科,主要從事水污染防治工作。

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