[发明专利]一种基于神经网络的城市感潮河段生态需水量预测方法

摘要

本发明提出一种基于神经网络的城市感潮河段生态需水量预测方法，属于生态水文领域。该方法首先统计近若干年城市感潮河段入海口的每月海水盐度和入海水量，得到该河段每月盐平衡需水量，建立城市感潮河段每月盐平衡需水量预测网络；然后分别获取该河段每月的平均降雨量，平均海表温度，污水排放总量和生态需水量，建立城市感潮河段每月生态需水量预测网络；分别获取未来某年每月该河段污水排放总量预测值，每月入海水量预测值和每月平均降雨量预测值，输入生态需水量预测网络，输出不同条件下城市感潮河段的生态需水量预测结果。本发明综合考虑城市感潮河段的特殊性质，符合实际情况，预测河段生态需水量在未来的变化情况，为决策部门提供参考。

主权项

一种基于神经网络的城市感潮河段生态需水量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)统计近N年待分析城市感潮河段入海口盐度测站的每月海水盐度和入海口的每月入海水量，根据城市感潮河段主要生物类型及其耐盐度，计算近N年的该城市感潮河段每月盐平衡需水量，表达如下：A=O·RS]]>式中，A为城市感潮河段每月盐平衡需水量，S为入海口盐度测站所测每月海水盐度，O为城市感潮河段主要生物耐盐度，R为入海口每月入海水量；2)构建一个BP神经网络，该神经网络的输入为城市感潮河段入海口的每月入海水量R，输出为城市感潮河段每月盐平衡需水量A；将步骤1)的得到的近N年的每月数据，包括：城市感潮河段入海口的每月入海水量R和感潮河段每月盐平衡需水量A，按时间顺序平均分成4组，任意选取其中3组作为训练数据用来训练该神经网络，第4组数据作为测试数据用来检测该神经网络的预测效果，并利用相关系数r1来评价该神经网络预测的效果：当r1小于设定阈值L1时，则重新训练该神经网络，得到新的相关系数r1；若r1大于等于设定阈值L1时，则保存该神经网络，该神经网络即为城市感潮河段每月盐平衡需水量预测网络；相关系数r1的表达式如下：r1(X1,Y1)=Cov(X1,Y1)Var[X1]Var[Y1]]]>式中，X1为输入测试数据中城市感潮河段入海口的每月入海水量后通过感潮河段每月盐平衡需水量预测网络得到的城市感潮河段每月盐平衡需水量的预测值，Y1为步骤1)计算得到的测试数据中感潮河段每月盐平衡需水量的实际值；Cov(X1，Y1)为X1，Y1的协方差，Var[X1]为X1的方差，Var[Y1]为Y1的方差；3)选取该城市感潮河段具有代表性的M个雨量站；统计每个雨量站近N年每月降雨量；4)计算步骤3)选取的M个雨量站的近N年每月降雨量的平均值，作为近N年该城市感潮河段每月平均降雨量B；5)统计近N年该城市感潮河段入海口的每月最高海表温度和最低海表温度；6)根据步骤5)统计得到的近N年的每月最高海表温度和最低海表温度，计算每月最高海表温度和最低海表温度的平均值，得到近N年的每月平均海表温度C；7)统计近N年该城市感潮河段周围每月排入主河段的污水量，得到近N年每月污水排放总量D；8)统计该城市感潮河段每月入海口输沙量，得到近5年每月城市感潮河段输沙量E；9)根据步骤1)得到的近N年入海口每月入海水量R，将各月入海水量的10％作为每月生态需水量Z；10)重复步骤2)，运用BP神经网络建立城市感潮河段每月生态需水量预测网络；该神经网络的输入为每月平均降雨量B、每月平均海表温度C、城市感潮河段每月盐平衡需水量A、每月污水排放总量D和每月城市感潮河段输沙量E，输出为每月生态需水量Z；利用相关系数r2评价该神经网络预测的效果：当r2小于设定阈值L2时，则重新训练该BP神经网络，得到新的相关系数r2；当r2大于等于设定阈值L2时，则保存该神经网络，该神经网络即为城市感潮河段每月生态需水量的预测网络；相关系数r2的表达式如下：r2(X2,Y2)=Cov(X2,Y2)Var[X2]Var[Y2]]]>式中，X2为输入测试数据中每月平均降雨量B、每月平均海表温度C、城市感潮河段每月盐平衡需水量A、每月污水排放总量D和每月城市感潮河段输沙量E后通过城市感潮河段生态需水量预测网络得到的城市感潮河段每月生态需水量的预测值，Y2为步骤9)计算得到的测试数据中每月生态需水量的实际值；Cov(X2，Y2)为X2，Y2的协方差，Var[X2]为X2的方差，Var[Y2]为Y2的方差；11)利用步骤10)得到的城市感潮河段每月生态需水量预测网络，预测城市感潮河段的生态需水量；具体方法如下：11‑1)得到未来某年每月该城市感潮河段主要排污口的污水排放量作为每月污水排放总量的预测值D′，并分别计算近N年每月平均降雨量的平均值、每月平均海表温度的平均值、城市感潮河段每月盐平衡需水量的平均值和每月城市感潮河段输沙量的平均值；将上述各平均值和D′输入步骤10)得到的城市感潮河段生态需水量预测网络，得到城市建设影响下城市感潮河段在未来某年每月的生态需水量的预测结果；11‑2)通过未来某年每月入海水量的预测值，输入步骤2)得到的城市感潮河段每月盐平衡需水量预测网络，得到未来某年每月城市感潮河段每月盐平衡需水量的预测值A′；分别计算近N年每月平均降雨量的平均值、每月平均海表温度的平均值、每月污水排放总量的平均值和每月城市感潮河段输沙量的平均值；将上述各平均值和A′输入步骤10)得到的城市感潮河段生态需水量预测网络，得到城市感潮河段盐平衡影响下城市感潮河段生态需水量的预测结果；11‑3)收集气候变化条件下未来某年每月的平均降雨量预测值B′，分别计算近N年每月平均海表温度的平均值、每月污水排放总量的平均值、城市感潮河段每月盐平衡需水量的平均值和每月城市感潮河段输沙量的平均值；将上述各平均值和B′输入城市感潮河段生态需水量预测网络，得到气候变化影响下城市感潮河段生态需水量的预测结果。