趙福林

(遼寧省大連水文局，遼寧 大連 116023)

目前，水資源緊缺、水體污染嚴(yán)重、水資源空間結(jié)構(gòu)分布不均勻等矛盾十分突出，已成為限制水資源生態(tài)環(huán)境改善和人們生活水平提高的關(guān)鍵性因素，并對我國水資源的可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略產(chǎn)生嚴(yán)重威脅。采用科學(xué)合理的指標(biāo)評級標(biāo)準(zhǔn)，并選取具有代表性的評價指標(biāo)體系是進(jìn)行水資源可持續(xù)利用評價的基礎(chǔ)，準(zhǔn)確科學(xué)的評價結(jié)果將對水資源有效調(diào)控產(chǎn)生重要影響，可為水資源調(diào)控制度的建立提供重要決策依據(jù)[1]。

國內(nèi)外學(xué)者針對水資源管理問題，運(yùn)用了多種理論和方法，從各個角度開展了大量水資源可持續(xù)能力的研究，取得了一定的成果，形成了各自的方法理論。以往水資源可持續(xù)評價模型的基本原理是通過對比分析評價指標(biāo)量化值與評價等級標(biāo)準(zhǔn)之間的差值進(jìn)行可持續(xù)利用能力分析，所以適用性和評價結(jié)果的可靠性都有待進(jìn)一步的研究探討。

采用科學(xué)合理的評價指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)是評價結(jié)果可靠性對比分析的重要原則，根據(jù)各評價指標(biāo)的樣本序列數(shù)據(jù)，可進(jìn)行不同評價等級的劃分，其劃分等級即為利用評價結(jié)果的主要結(jié)論[2]。文中首先對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本層次按照標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了三個層級的劃分，并詳細(xì)介紹了各層次的計算過程和基本公式，根據(jù)模型的儲存容錯性、信息收集處理性、組織識別可塑性等基本特點，選擇了經(jīng)過確定的評價等級標(biāo)準(zhǔn)為參考依據(jù)，最終建立了基于模糊對向傳播的水資源評價模型，以大凌河為研究對象，開展了該流域水資源開發(fā)利用的科學(xué)合理性評價分析[3- 5]。

1 模糊對向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基本原理

1.1 概述

1987年，由美國計算機(jī)科學(xué)家提出的對向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論具有良好的分類靈活性，且基本理論清晰，計算簡潔快速等特點。其基本原理是將隨機(jī)數(shù)學(xué)理論和網(wǎng)絡(luò)傳播基本原理科學(xué)合理的結(jié)合，有效地解決傳統(tǒng)CP網(wǎng)絡(luò)存在的兩大問題。一方面CP網(wǎng)絡(luò)模型在運(yùn)算過程中神經(jīng)元不能夠被充分的利用，如距離較遠(yuǎn)的神經(jīng)元不能夠被準(zhǔn)確獲取而形成死結(jié)點；另一方面在CP網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行運(yùn)算時，因輸入?yún)?shù)模式的局限性，造成模型對有效信息識別的誤判進(jìn)而導(dǎo)致神經(jīng)元競爭之間的信息被大量的流失[6]。

模型按照一定的順序和計算規(guī)則完成樣本自輸入層，經(jīng)過競爭層然后到輸出層的計算，其中輸入層到競爭層的連接向量為Wj=(ωj1,ωj1,…，ωj1)，j=1,2,…，Q；競爭層到輸出層的連接向量為Vl=(Vl1,Vl1,…，Vl1)，l=1,2,…，M；模型根據(jù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)回想兩類計算方法和基本理論，最終將樣本完成模糊對向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算，并根據(jù)原有的評價等級標(biāo)準(zhǔn)，按照基本計算原理作出科學(xué)的評價。

1.2 建模思路

水資源可持續(xù)利用評價以評價等級標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù)，根據(jù)模糊CP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)順序，利用模型數(shù)學(xué)隨機(jī)處理技術(shù)引入評價指標(biāo)序列，然后將各評價指標(biāo)序列賦予各自的運(yùn)算規(guī)則和理論，計算各評價樣本的訓(xùn)練結(jié)果，經(jīng)過上述計算過程可完成各評價指標(biāo)對評價系統(tǒng)輸入層的系統(tǒng)輸入[7- 9]。

構(gòu)建模型首先應(yīng)結(jié)合評價指標(biāo)數(shù)量和評價等級數(shù)量N，進(jìn)行輸入層神經(jīng)元M的確定，并以Q為輸出層的神經(jīng)元，同時進(jìn)行競爭層神經(jīng)元的設(shè)定，并根據(jù)計算公式完成網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)參數(shù)的設(shè)定；然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)和各神經(jīng)元權(quán)重系數(shù)的計算，建立適用于大凌河的科學(xué)評價模型；利用模型中網(wǎng)絡(luò)回想基本原理將輸入模型的基本數(shù)據(jù)完成樣本計算，可在系統(tǒng)輸出層輸出最終的評價等級，根據(jù)不同的評價數(shù)據(jù)值進(jìn)行等級標(biāo)準(zhǔn)的對比分析可完成水資源開發(fā)利用現(xiàn)狀的科學(xué)合理判斷。

2 模型的建立及計算方法研究

2.1 建立模型

(1)

式中,r=1,2,…，nk;s=1,2,…，h;k=1,2,…，K,nk—對應(yīng)于k個評價標(biāo)準(zhǔn)層級下的指標(biāo)序列最大數(shù)，可根據(jù)等級數(shù)量和隨機(jī)生成數(shù)量進(jìn)行計算。

2.2 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)計算

(1)設(shè)定t為1，即代表當(dāng)前的學(xué)習(xí)次數(shù)。

(2)

(3)

(4)本文根據(jù)模糊C均值法進(jìn)行隸屬度函數(shù)的確定。參數(shù)隸屬度可用下式進(jìn)行計算：

(4)

(5)將各自的神經(jīng)元進(jìn)行線性組合疊加計算即可神經(jīng)元數(shù)據(jù)的輸出，則h個評價指標(biāo)的線性加權(quán)組合可用下式進(jìn)行計算：

(5)

(6)將連接權(quán)向量按下式進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。

(6)

式中，α—學(xué)習(xí)率,0<α<1。

(7)然后將調(diào)整后的連接權(quán)向量W按照公式(3)進(jìn)行統(tǒng)一化處理。

(8)將連接權(quán)重向量V按下式進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。

(7)

式中，β—學(xué)習(xí)率,0<β<1。

按照以上步驟反復(fù)進(jìn)行計算，直至將P個輸入模式全部完成計算并輸入網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型。當(dāng)t=t+1，在網(wǎng)絡(luò)模型中的輸入模式為Ak時，重新輸入模型反復(fù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。當(dāng)t=T時，則競爭層的神經(jīng)元收斂，T的總學(xué)習(xí)次數(shù)在500

2.3 網(wǎng)絡(luò)回想計算

(1)上述待識別樣本數(shù)據(jù)完成統(tǒng)一化處理后，首先將數(shù)據(jù)X=X1,X2，…，XN輸入至網(wǎng)絡(luò)輸入層。

(2)按照在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)計算過程中的公式(4)進(jìn)行對應(yīng)于數(shù)據(jù)X=X1,X2，…，XN的模糊隸屬度計算。

(3)對應(yīng)于數(shù)據(jù)X=X1,X2，…，XN的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別結(jié)果可按照公式(5)進(jìn)行計算，可得到網(wǎng)絡(luò)輸出yi,Y=(y1,y2，…，yM),該計算輸出結(jié)果即是水資源可持續(xù)利用的評價等價。

3 應(yīng)用實例

大凌河河流位于遼寧省西部，該河流水資源空間結(jié)構(gòu)分布不均勻，水資源供需矛盾持續(xù)緊張，且河流水體污染嚴(yán)重，水土保持現(xiàn)狀不容樂觀，水資源的可持續(xù)利用受到嚴(yán)重威脅[10- 11]?？茖W(xué)合理的確定評價指標(biāo)和評價標(biāo)準(zhǔn)將直接影響到評價結(jié)果的可靠性和適用性，故本文參考有關(guān)大凌河水資源可持續(xù)利用發(fā)展的相關(guān)資料，同時結(jié)合相關(guān)的實際經(jīng)驗，建立了大凌河水資源評價指標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)體系，見表1。

表1 大凌河水資源可持續(xù)利用系統(tǒng)評價標(biāo)準(zhǔn)及評價體系

結(jié)合表1所選中的評價指標(biāo)和取值范圍，網(wǎng)絡(luò)模型可根據(jù)公式(1)隨機(jī)生成10個評價等級標(biāo)準(zhǔn)值和評價指標(biāo)值，則4個評價等級標(biāo)準(zhǔn)和各評價指標(biāo)值即可構(gòu)成40個樣本評價指標(biāo)體系，見表2。

表2 模糊對向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)

設(shè)定神經(jīng)元數(shù)N=8，輸出層神經(jīng)元M=4，則4個評價等級的期望輸出分別為(1，0，0，0，)，(0，1，0，0，)，(0，0，1，0)，(0，0，0，1)，然后采用k等級的期望網(wǎng)絡(luò)輸出和生成的Zrs作為模型樣本的訓(xùn)練集合。設(shè)定競爭層的神經(jīng)元Q=14，故對向網(wǎng)絡(luò)傳播神經(jīng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)關(guān)系為8-14-4；模糊因子m=3，訓(xùn)練次數(shù)T=2500，利用經(jīng)驗公式進(jìn)行調(diào)整，則學(xué)習(xí)效率。將上述參數(shù)和計算結(jié)果輸入模型系統(tǒng)，則大凌河河流的評價等級計算結(jié)果見表3。

表3 模型對大凌河水資源可持續(xù)利用的評價結(jié)果

4 結(jié)語

文中對國內(nèi)外有關(guān)水資源開發(fā)利用的評價方法進(jìn)行了概述，在詳細(xì)分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳播途徑和節(jié)點構(gòu)造的基礎(chǔ)上，總結(jié)其優(yōu)點和特性，結(jié)合研究河流的基本狀況和相關(guān)資料，建立水資源利用評價模型。通過模型的儲存容錯性、信息收集處理性、組織識別可塑性等基本特點，以確定的評價等級標(biāo)準(zhǔn)為參考，按照文中的計算流程和計算原理，對大凌河流域水資源可持續(xù)利用進(jìn)行科學(xué)合理的評價分析。

評價結(jié)果具有較強(qiáng)的可靠性和科學(xué)性，可以與該流域的實際情況保持高度的一致性，且本文對模型的計算原理和計算過程進(jìn)行了詳細(xì)的描述和分析，模型可操作性強(qiáng)，能夠有效解決傳統(tǒng)的CP網(wǎng)絡(luò)具有的兩大難題。該方法具有簡單、客觀、適用、可靠等特性，可適用于其他相關(guān)流域的水資源可持續(xù)利用等級的評價。

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