[发明专利]基于模糊神经网络评价围填海对渔业影响的方法

说明书

技术领域

本发明针对围填海工程对渔业资源影响的评估方法，提出了一种多级的模糊神经网络评价算法。

背景技术

近年来，随着我国沿海地区经济的飞速发展和人口迅猛增长，土地资源越来稀缺。为缓解土地供求矛盾，沿海地区通过围填海活动拓展生存和发展空间，围填海也为区域社会、经济的发展提供重要空间保障。

围填海在带来巨大社会和经济效益的同时，也限制了海洋渔业的发展空间，损害了生态效益。围填海活动通过填埋的方式覆盖生物栖息地，引起生物多样性降低等诸多生态问题，给周边海洋渔业资源的可持续发展带来很大的冲击。此外，在施工过程中产生的大量悬浮泥沙，导致水体混浊、溶解氧浓度降低，直接对生物尤其是生物幼体的呼吸和消化系统造成影响。围填海还会改变海洋水动力条件，造成潮流动力减弱，水流携沙能力降低，引起水体和底质理化性质改变，影响生物生理及生活史过程。因而，围填海的过度开发势必影响海洋渔业和生态环境的可持续发展。

围填海开发活动对渔业资源的影响评估是建设项目海洋环境影响评价的关键环节，如何快速、定量评价围填海开发活动对渔业资源的影响程度已经成为海洋环境影响评价领域的一项技术难题。目前，从国内外相关文献来看，许多学者运用模糊数学、神经网络法、层次分析法、灰色理论、贝叶斯网络、粗糙集理论等建立评价模型，取得不少研究成果。模糊综合评价和BP神经网络方法，是目前使用较为广泛的方法。模糊综合评价的优点是能很好地解决模糊性和不确定性问题，简单易行，但模糊合成运算存在信息丢失、模糊集量化具有主观随意性的问题，有时亦会出现分类不清、结果不合理的现象。神经网络的优点是具有自适应能力和可容错性，能够处理非线性、非局域性问题，评价结果客观。缺点是只适宜于处理一些定量数据，缺乏对定性指标的分析、处理能力。本项发明结合了模糊综合评价和神经网络的优点，规避了两种评价方法的不足，使得评价结果更加客观、准确、合理。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于提供一种基于模糊神经网络的围填海工程对渔业资源影响评价方法，本发明采用模糊综合评价和神经网络相结合的方法，既考虑到了模糊性，也利用了神经网络具有较好的学习能力、加速权重的学习调整的优点。

本发明是通过如下技术方案来实现的：

一种基于模糊神经网络的围填海工程对渔业资源影响评价方法，它包括以下步骤：

1)分析围填海工程对渔业产生影响，提取受影响的主要要素，构建围填海对渔业影响程度评价指标体系；

2)构建模糊神经网络子网学习权重和评价矩阵，完成第一级模糊综合评价，评估围填海工程对各类渔业要素影响程度；

3)构建模糊神经网络主网完成第二级模糊综合评价，评估围填海工程对渔业影响程度；

4)比较本发明使用的模糊神经网络方法与单独使用模糊综合评价及神经网络的评价结果。

进一步，在上述步骤1)中的主要要素是指水环境质量、沉积环境和渔业生产三个要素。

进一步，在上述步骤2)中模糊神经网络子网是对每一类渔业资源要素建立一个模糊神经网络模型；模糊综合评价中的权重和评判矩阵作为神经网络的权重，对模糊神经网络进行训练，再根据误差反传法对作为神经网络权重的评价矩阵进行修正，最后根据修正后的加评价矩阵，按照最大隶属度加权平均偏差法来调整权重。

进一步，在上述步骤3)中模糊神经网络主网是对渔业资源建立一个模糊神经网络模型，用子网学习成功得到的评判结果矩阵作为主网学习的评价矩阵，得到的评判结果为围填海工程对渔业资源影响程度的评价。

本发明与现有技术相比的有益效果：

本发明提出的多级的模糊神经网络评价算法，既考虑到了模糊综合评价分析不确定性问题，也利用了神经网络具有较好的学习能力、加速权重的学习调整的优点。经验证(见后文步骤4的具体实施)，效果明显优于单独使用模糊综合评价和神经网络评估围填海工程对渔业资源影响。

附图说明

图1围填海工程对渔业资源影响的评估方法的流程图；

图2模糊神经网络子网模型的神经网络结构；

图3模糊神经网络主网模型的神经网络结构；

图4模糊神经网络与模糊综合评价及神经网络的比较；

图5排序后模糊神经网络与模糊综合评价及神经网络的比较。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的技术方案进行详细的说明。

实施例

图1为围填海工程对渔业资源影响的评估方法的流程图