19温医数模评价类05a真题分析2.ppt

针对第 i 类污染程度的河流长度比例进行分析 选择输入数据: 不同水质河长的比例必然同长江流域内的排污量有关，而未来十年的排污量已经由前模型预测得到; 另外根据对附件中数据的分析，长江的污染程度表现出某种周期性的波动，可以预测不同水质河长的比例应有关于时间上的规律，因此输入数据中可以用待预测当年前三年的数据来显示这种波动. 从而建立了四个输入变量一个输出变量的三层神经网络 三层神经网络可以以任意精度逼近一个非线性函数 进行网络训练前需要构建初始化网络，输入层网络激发函数选取对数型传递函数 ，输出层选择线性函数 可以使用MATLAB的神经网络工具箱构建和训练神经网络 函数 newff() 等…… 或者，大家可以直接使用神经网络工具箱的图像化工具 nntool 或nftool 具体参见MATLAB相关文档 训练和预测流程如下 Step1：对初始数据进行标准化。 Step2：利用原始数据对网络进行训练。 Step3：对未来第 t 年第i 类污染程度的河流长度比例进行预测。 Step4：利用第t 年预测得到的数据作为样本再对网络进行训练。 Step5：然后令t=t+1，回到Step3，直到t=10 基于此，可以获得未来10年的污染情况。 * * ２.问题的解决思路 问题（4）：根据你的预测分析，如果未来10年内每年都要求长江干流的Ⅳ类和Ⅴ类水的比例控制在20%以内，且没有劣Ⅴ类水,那么每年需要处理多少污水？ 在问题（3）的基础上，如果要求未来长江干流Ⅳ类、Ⅴ类和劣Ⅴ类水的比例总和为20%，即Ⅰ类、Ⅱ类和Ⅲ类水的比例总和为80%。则由此根据未来10年的总排污量和总水流量就可算出每年需要处理的污水量。 问题4：未来10年每年都要求长江干流的Ⅳ类和Ⅴ类水的比例控制在20％以内，且没有劣Ⅴ类水，每年需要处理多少污水 目标：计算污水处理量 参考数据：附件4 解题思路： 1，预测未来十年排污量（预测方法） 2，计算约束条件下应有的排污量 （神经网络、回归分析、线性规划） 3，未来的污水处理量＝预测排污量－应有的排污量 拟合六类污染程度的河流长度比例同排污量之间的关系函数 然后，按照要求将相应变量改变值，可以获得新的排污量 新的排污量与原排污量之间的差值，即为需要处理的污水量 * * 三、长江水质的评价与预测问题 ３.答卷中存在的主要问题 问题（1）： (1)有些人对定量的综合评价不知道该如何做,这只能说明他们不懂的综合评价的方法。 对水质 的类型做简单的统计计算，以各类水出现的频数或概率来评价； 以各类水出现的平均次数来评价，并评价整个长江的水质属于哪一类。 主要是：缺少科学性，不符合综合评价的要求，不能区分同类水质中的数量差异。 * * （2）在评价中不考虑PH值对综合评价中的影响是不合适的。 PH值大小对水质的分类无影响，但对水质是有很大影响的，过酸或过碱性的水质对生态环境的影响是很大的。 (3)根据近两年的观测数据综合(或平均)后，硬给某个地区或长江的水质分类，等于是修改了国标，或自定分类标准。 3.答卷中存在的主要问题 三、长江水质的评价与预测问题－－ * * ３.答卷中存在的主要问题 三、长江水质的评价与预测问题－－ （4）在建立综合评价指标时，对原始数据没有作标准化处理（无量纲化，归一化等）是错误的,这是综合评价中的一大忌，低级错误！ （5）用所给数据简单的作图描点分析，缺少定量的依据。 （6）很多答卷没有给出明确的分析结果。 * * ３.答卷中存在的主要问题 三、长江水质的评价与预测问题－－ 问题（2）: (1)有些队没有考虑长江的自然降解功能，仅对17个观测点的数据做统计,依据浓度的大小得到结果,是不合适的。 （2）相当多的队都没有考虑干流上的排污口(包括支流)的排污,由于排污口未知,都未做相应的讨论. * * (3)以两观测站之间的观测数据计算出来的排污总量的大小来确定污染源是不合适的,因为站点之间的距离不同,排污总量不是可比指标. (4)有的队通过一维水质模型计算出来的排污量为负值的情况没有做出说明. ３.答卷中存在的主要问题 三、长江水质的评价与预测问题－－ * * ３.答卷中存在的主要问题 三、长江水质的评价与预测问题－－ 问题（3）: (1)对各类水质的百分比直接作预测的,明显的是不合理的,主要是各单类比例没有明显规律可寻,用任何方法预测都是不可靠的. （2）各类水的比例变化应与总的年排污量和总水流量有关,有的没有考虑总水流量的影响,只考虑排污量的影响不合适. (3)用指数拟合和二次函数拟合增长过快,线性拟合增长过慢,高次拟合不合理。 (4