[发明专利]一种基于神经网络的水环境质量预测系统及方法

说明书

本发明水环境预测领域，尤其涉及一种基于神经网络的水环境质量预测系统及方法。所述系统包括中心管理服务器、多个水质量数据采集终端、多个水质量信息收集终端以及连接中心管理服务器的数据处理单元、数据存储服务器、通信主控单元、显示单元、FTP服务器；本发明的数据处理单元利用小波函数处理水质数据，通过反向传播神经网络BPNN训练数据，得到小波神经网络模型，同时计算得到区分正常水质数据和异常水质数据的阈值，通过比较预测值和实际监测值残差是否在阈值区域内来预测小流域的水环境质量；本发明水环境质量预测系统和方法可为水环境以及生态类研究工作提供更好的数据。

技术领域

本发明水环境预测领域，尤其涉及一种基于神经网络的水环境质量预测系统及方法。

背景技术

水源质量对生活质量，居民健康以及城市形象有着巨大影响。随着城市人口的增加，工业的发展和化石燃料的消耗也在不断增加，这直接导致了大量城市、工业污水排放超标，中国河流水污染的增加。近年来，中国面临着非常严重的水污染问题，对生态环境和人类健康造成了重大的影响。可以说，人类社会的进步是以牺牲本发明的生命和环境为代价的。由于工业和经济的快速增长，中国城镇周边水质污染影响最大，其中，难以采样数据和实时监测的小流域污染尤为突出。流域中的磷(P)、氨氮(NH3—N)对健康尤其有害，每年河流污染造成水生物大量死亡，城市居民用水质量大幅度下降，主要是引起消化道和血液类疾病。污水中的酸、碱、氧化剂，以及铜、镉、汞、砷等化合物，苯、二氯乙烷、乙二醇等有机毒物，会毒死水生生物，影响饮用水源、风景区景观。污水中的有机物被微生物分解时消耗水中的氧，影响水生生物的生命，水中溶解氧耗尽后，有机物进行厌氧分解，产生硫化氢、硫醇等难闻气体，使水质进一步恶化。因此，提出新的，更好的和更可靠的预测模型以准确预测水环境质量是极其重要的。

现有一般采用水环境质量指数(WQI)对水环境质量进行评测，WQI是指水环境质量评价中水环境质量优劣的数量尺度。水环境质量指数可分为单项水环境质量指数和综合水环境质量指数两类。综合水中多种污染物的影响，一般可分为两种类型：

(1)参数分级评分叠加型指数。选定若干参数，然后将各参数分成若干级，按质量优劣评分，最后将各参数的评分相加，求出综合水质参数，如罗斯(Ross)水质参数；

(2)参数的相对质量叠加型指数。首先选定若干评价参数，将各参数的实际浓度(Ci)和相应评价标准浓度(Si)相比，求出各参数的相对质量指数(Ci/Si)，然后求总和值，可表示为：WQI＝Z×(C_i/S_i)，水环境质量评价指数法是根据水质组分浓度相对于其环境质量标准的大小来判断水的质量状况。利用水环境质量指数法能较为客观、直接地反映某区域水体的水环境质量或者污染程度。

目前的水环境质量预测方法大多基于单一污染物模型，例如郭劲松等人提出的BOD2DO耦合人工神经网络水质模拟的研究。水污染对健康的有害影响主要是由于流域中存在多种污染物，单一污染指数无法证明这些污染物是否会对人体造成危害。而且，小流域水质存在流速较慢，污染度更新慢，数据难以采集等特点，多污染物模型在模拟小流域水质污染物贡献度方面比目前使用的单一污染物模型更有效。因此，需要提出一个基于多污染物模型的水环境质量预测方法来准确预测水环境质量的变化，在将要发生污染时，做到提前预警。

发明内容