（计算机应用技术专业论文）基于reaigis的环保信息系统的研究与实现.pdf

l i i iiii iii ii i iii i i iiil y 18 0 4 9 9 4 基于r e aigls 的环保信息系统的研究与实现 摘要 随着社会的进步和科技的发展，环境保护问题不仅引起了科学家们的关注，而 且引起了普通大众的关注。为了更好地开展环境保护工作，掌握环境信息就显得非 常重要了。环保信息系统就是将地理信息系统技术应用到环境空间信息的处理和应 用中，为各级环境保护部门提供直观形象的可视化信息获取手段，使相关业务管理 部门能够在地理信息系统的帮助下，方便、迅速地了解辖区内的环境地理信息。 本文首先介绍了环境评价的概念、流程，详细分析了模糊数学评价法、b p 神 经网络和灰色系统理论等三种常用的环境评价方法以及它们的优缺点，在此基础 上，提出了采用灰色神经网络模型对环境进行评价与预测。 软件开发不是为了重复劳动，而是为了复用，组件式开发模式充分体现并利用 了复用性思想。所以，接下来本文在研究了g i s 平台软件技术的发展，分析了国内 外著名的g i s 软件的特点和功能的基础上，提出了以r e a l g i s 为环保信息系统二次 开发平台的设想。r e a l g i s 是由浙大智能软件实验室设计的地理信息系统应用二次 开发平台，采用完全组件式g i s 方式，具有先进的架构、标准的对象模型接口以及 良好的伸缩性和扩展性等特点，能够实现系统动态地增量式地引入新的功能。 在上述理论研究的基础上，提出了系统设计目标、原则和技术路线，并对系统 通信网络、数据库和计算分析服务进行了详细地设计。在数据库设计中，采用地理 对象服务器g o s 技术，一种基于面向对象型数据库技术的先进的空间数据服务器 软件，它将地理信息看作空间信息和属性信息相统一的地理对象，最大限度地保证 用户数据的一致性和完整性。最终，本文实现了基于r e a l g i s 的环保信息系统。 最后，总结了本系统的特点，对今后研究开发的发展方向提出了建议。 关键词：r e a l g i s ；环保信息系统；g o s ；组件式g i s ；b p 神经网络；灰色系 统理论 l r e s e a r c ha n di 呼l e n 正n t a t i o no fe n v i r o m 匣n t a l p r o t e c t i o ni n f o r m at 1 0 ns y s t e mb a s e do n i 也a l g i s a b s t r a c t w i 也t h ed e v e l o p m e n to fs o c i e t ya n dt e c h n o l o g y , e n v i r o n m e n t a lp r o t e c t i o n p r o b l e m sa r i s e st h ea t t e n t i o nf r o mt h es c i e n t i s t s 嬲w e l la st h eg e n e r a lp e r s o n s ，w h i c hh a s b e c o m e st h ev i t a lp r o b l e mr e l a t e dt oh u m a nb e i n g sf u t u r e i no r d e rt op r o t e c t e n v i r o n m e n t a lp r o t e c t i o ne f f e c t i v e l y , i ti se x t r e m e l yi m p o r t a n tt om a s t e re n v i r o n m e n t a l i n f o r m a t i o n e n v i r o n m e n t a lp r o t e c t i o ni n f o r m a t i o ns y s t e ma p p l i e sg i st e c h n o l o g yi n p r o c e s s i n ga n da p p l i c a t i o no fe n v i r o n m e n t a ls p a c ei n f o r m a t i o n f o ro f f e r i n g ，av i v i d i m a g ei n f o r m a t i o na c q u i s i t i o nm e a n sf o r a l ll e v e l so fe n v i r o n m e n t a lp r o t e c t i o n d e p a r t m e n t s w i t ht h eh e l po fg i s ，t h er e l a t e dd e p a r t m e n t sc a l lm a s t e rt h ee n v i r o n m e n t w i t h i nt h ed i s t r i c to fg e o g r a p h i ci n f o r m a t i o ne a s i l ya n dq u i c k l y f i r s t l y , t h i sp a p e ri n t r o d u c e st h ec o n c e p ta n dt h ep r o c e d u r e so fe n v i r o n m e n t a l a s s e s s m e n t ，a n a l y z e st h r e ec o m m o n l yu s e dm e t h o d so fe n v i r o n m e n t a la s s e s s m e n t ， i n c l u d i n gf u z z ye v a l u a t i o nm e t h o & b p n e u r a ln e t w o r ka n d 掣a ys y s t e mt h e o r y t h e nw e p r o p o s ea i le n v i r o n m e n t a la s s e s s m e n ta n dp r e d i c t i o nm o d e lb a s e do n 伊a ys y s t e mt h e o r y a n db pn e u r a ln e t w o r k ，c o m b i n i n gw i t ht h ec h a r a c t e r i s t i c so fb o t ht h e o r i e s t h i sm o d e l c a nr e d u c et h ed a t an o i s ec a u s e db yt h er a n d o m n e s so ft h eo r i g i n a ld a t a , a l s oh a sa p o w e r f u la b i l i t yt od e a lw i t hn o n l i n e a ro ru n c e r t a i nr e l a t i o n s h i p s ，a n dg r e a t l yi m p r o v e s p r e d i c t i o ne f f e c t t h ep u r p o s eo fs o f t w a r ed e v e l o p m e n ti sn o tf o rd u p l i c a t i o no fe f f o r t ，b u tf o rt h e t e n s e t h ec o m p o n e n t b a s e dd e v e l o p m e n tm o d e le m b o d i e sa n dm a k e sb e s tu s eo ft h e i i 浙江师范大学硕士学位论文 i d e ao fr e u s e b a s e do ni n t r o d u c i n go ft h ed e v e l o p m e n to fg i sp l a t f o r ma n da n a l y z i n g a n dc o m p a r i n gt h r e em a i nw e b g i ss o f t w a r ep r o d u c e dd o m e s t i c a l l yo ra b r o a d ，t h ep a p e r d e s i g n sa n di m p l e m e n t se n v i r o n m e n t a lp r o t e c t i o ni n f o r m a t i o ns y s t e mb a s e do nr e a l g i s r e a l g i si sal a r g eg i sd e v e l o p m e n tp l a t f o r m ，p r o d u c e d b yi n t e l l i g e n ts o f t w a r e l a b o r a t o r y o f z h e j i a n gu n i v e r s i t y , w h i c hp r o v i d e s t h e s u p p o r t s f o rb o t h s e c o n d - d e v e l o p m e n t a n dl a r g e ，c o m p r e h e n s i v eg i sr e l a t e d a p p l i c a t i o n s i ta d o p t s c o m p l e t e l yc o m p o n e n tg i s ，s oi th a sa d v a n c e ds y s t e ma r c h i t e c t u r e ，s t a n d a r do b j e c t m o d e li n t e r f a c e sa n de x c e l l e n ts c a l a b i l i t ya n df l e x i b i l i t y , w h i c hc a l la d dn e wf e a t u r e s d y n a m i c a l l y o t h e r w i s e ，r e a l g i ss y s t e mc a l lb e r e rs u p p o r tf o ral a r g en u m b e ro f r e a l - t i m e d y n a m i c i n f o r m a t i o nm o n i t o r i n g ，a n da l s oc a nd i s p l a yt h e s e c h a n g e s d y n a m i c a l l yi nr e a lt i m e t h i sp a p e rp r o p o s e st h eo b j e c t i v e s ，p r i n c i p l e sa n dt e c h n i c a lr o u t eo ft h es y s t e m d e s i g nb a s e do nt h er e s e a r c ha s f o r e m e n t i o n e d ，a n dt h e np r o v i d ead e t a i l e dd e s i g nf o r s y s t e mc o m m u n i c a t i o nn e t w o r k , d a t a b a s ea n dc o m p u t a t i o n a la n a l y s i s t h i sd a t a b a s e 目录 摘 要i a b s t r a c t j i i 目勇乏 1 绪论1 1 1 论文选题的背景1 1 2 国内外研究现状2 1 2 1 国外研究现状2 1 2 2 国内研究现状3 1 3 论文选题的目标与意义 3 1 4 本文的组织结构4 2 环境质量评价理论与建模的研究5 2 1 环境质量评价流程5 2 2 环境评价方法6 2 2 1 模糊数学评价法6 2 2 2b p 神经网络8 2 2 3 灰色系统理论10 2 3 4 三种环境质量评价方法的比较16 2 3 灰色神经网络g m ( 0 , n ) 模型1 8 2 3 1 灰色多变量g m ( 0 ，n ) 模型。1 8 2 3 2 灰色神经网络g m ( 0 , n ) 模型设计1 8 2 3 3 灰色神经网络g m ( 0 , n ) 模型实现1 9 t v 2 4 本章小结2 1 3g i s 平台软件与及其相关技术。2 2 3 1g i s 平台软件技术发展2 2 3 1 1 组件化2 2 3 1 2w e b 化2 2 3 1 3 微型化2 3 3 1 4 数据库化2 3 3 2 常用g i s 平台的比较2 3 3 2 1 平台的功能比较2 3 3 2 2 平台的可扩充性比较2 6 3 3r e a l g i s 平台及其相关技术2 6 3 2 1r e a l g i s 基本结构和运行环境。2 6 3 2 2w e b g i s 支持2 8 3 2 3r e a l g i s 系统特性。3l 3 4 本章小结3 2 4 基于r e a l g i s 的环保信息系统的设计3 3 4 1 系统的总体设计3 3 4 1 1 系统设计目标3 3 4 i 2 系统设计原则3 4 4 1 3 系统设计技术路线3 5 4 1 4 系统的总体结构3 5 4 2 系统通信网络设计3 6 4 3 数据库设计3 7 4 3 1 数据库总体设计3 7 v 4 3 2 地理数据库建设3 8 4 3 3 数据管理3 9 4 4 计算分析服务设计4 0 4 4 1 计算机分析服务的内容4 0 4 4 2 计算分析服务的开发4 1 4 5 本章小结4 2 5 基于r e a l g i s 的环保信息系统的实现4 3 5 1 系统的软硬件配置4 3 5 1 1 系统硬件平台4 3 5 1 2 系统软件平台4 3 5 2 系统界面实现4 4 5 2 1 登录界面4 4 5 2 2 启动界面4 4 5 2 3 系统主界面4 5 5 3g i s 电子地图4 6 5 3 1 地图工具4 6 5 3 2 地图查询4 6 5 3 3 地图定位4 7 5 4 实时监控功能4 7 5 4 1 实时地图。4 7 5 4 2 实时曲线4 8 5 5 统计与查询分析模块4 9 5 5 1 历史数据4 9 5 5 2 历史专题图4 9 v i 5 5 3 监控历史信息管理5 0 5 5 5 统计报表51 5 6 现状评估与报警分析处理5 2 5 7 本章小结5 3 6 总结与展望。5 4 6 1 总结5 4 6 2 展望5 4 参考文献5 6 攻读学位期间取得的研究成果5 9 致 谢6 0 浙江师范大学学位论文独创性声明6 1 学位论文使用授权声明61 浙 ：o - n 范大学学位论文诚信承诺书6 2 i 1 1 论文选题的背景 1 绪论 随着社会的进步和科技的发展，环境保护问题不仅仅引起了科学家们的关注， 连普通大众也开始关心这一关乎人类未来的重大问题。为了更好的开展环境保护工 作，掌握环境信息就显得非常重要了。环境信息具有如下特点： ( 1 ) 空间性：环境信息8 0 以上都与空间位置有关。 ( 2 ) 复杂性：环境信息处理背景复杂，任务繁多，涉及面广泛。不仅需要定 性和静态的分析，而且需要定量、定位和动态的综合分析和评价各类环境信息。 ( 3 ) 多源性：环境信息来源多，如图形数据、统计数据、监测数据等。 ( 4 ) 直观性：环境信息处理结果必须具有较高的可视化程度和良好的显示度。 ( 5 ) 时效性：环境信息一般是海量的，需要高效和准确的处理，特别是需要 进行实时处理。 上述特点决定了环境保护是最适合也是最需要应用地理信息系统( g e o g r a p h y i n f o r m a t i o ns y s t e m ，简称g i s ) 的领域之一。 g i s 是管理和研究空间数据的技术系统，在计算机软硬件的支持下，对空间数 据按照地理坐标或空间位置进行处理，对各种空间实体及其相互关系进行研究，迅 速地获取符合应用要求的信息，以地图、图形或数据的形式表达处理的结果。与其 他系统的主要区别在于其存储和处理的信息是经过地理编码，地物属性信息成为信 息检索的重要组成部分，所以几乎所有的涉及空间数据和空间信息的工作都可以应 用g i s 来完成。 环保信息系统就是将g i s 技术应用到环境空间信息的处理和应用中，为各级环 境保护部门提供直观形象的可视化信息获取手段，使相关业务管理部门能够在g i s 的帮助下，方便、迅速地了解辖区内的环境地理信息【2 】。环保信息系统基本功能如 1 绪论 表1 1 所示： 表1 1 环保信息系统的基本功能 ； 功能，功能描述 ，一 。 ， 提高环境信息获取的效率，方便地将多种数据源、多种类型的环 数据采集 境信息输入到数据库中。 通过友好的用户界面对图形和属性数据进行加工处理，可以进行 数据编辑图形动态拖动、旋转、拷贝、自动建立拓扑关系并维护图形与属 性的对应关系。 迅速提供用户所需的各种环境信息及多种查询方式，如表达式方 信息查询 式、图形方式、坐标方式、拓扑方式等。 自动管理海量环境数据，进行环境数据库创建、操作、维护等工 数据库管理 作，还可以调用任何连续空间的环境数据。 将大量抽象的环境数据变成直观的环境专题地图或统计地图，形 统计制图 象地展示出各种环境专题内容、环境数据空间分布与统计规律。 从环境目标之间的空间关系中获取派生的信息和新知识，以满足 空间分析 环境信息分析的各种实际需要。 专业模型应用进行环境预测、评价、规划、模拟和决策等。 1 2 国内外研究现状 1 2 1 国外研究现状 环保信息系统的研究开始于上世纪7 0 8 0 年代，它是伴随着一些发达国家政府 和民众环境保护意识日趋提高、环境保护呼声日益高涨而诞生的。在一些发达国家， 已采用先进的g i s 软件进行城市环境评价、环境污染评价和预报分析，为当地政府 对可能出现的城市污染事故进行综合评价和事先采取措施提供依据1 3 1 。 ( 1 ) 美国的环境信息系统，利用先进的通信技术和计算机技术，实现采集、 管理、共享的高度协调发展【4 】。 ( 2 ) 日本的环境信息系统，除了数据储存之外，还具有运用各种数学模型对 2 1 绪论 系统收集和整理过的环境信息进行分析、长期预测和因果分析等功能【5 1 。 ( 3 ) 世界资源基金会资源保护信息系统，具有最新信息栏、p r i s m 信息档案、 废弃物数据采集、废弃资源信息展示、综合搜索引擎功能等。 1 2 2 国内研究现状 我国虽然起步晚，但是发展速度很快。1 9 7 7 年诞生了第一张由计算机输出的全 要素地图。上世纪8 0 年代后，我国地理信息系统进入全面试验阶段。1 9 8 5 年国家 资源与环境信息系统实验室成立【6 】- 【8 】。 1 9 8 7 年，杭州市环保局开发了基于w i n d o w s 操作系统平台的环境管理信息系 统，是我国最早的环境信息系统之一。该系统还包括了环保项目管理、行政处罚管 理、机动车尾气监控等若干系统。后来逐渐扩大到了污染源管理信息系统、办公自 动化信息系统、环境信息发布系统和环境监测系统等。 2 0 0 0 年，上海市环境保护局建成了上海市环境决策支持系统，以a r c i n f o 为 g i s 平台，在w i n d o w s 环境下首次实现了环境统计、污染源管理、环境监测等系统 与g i s 的结合。 目前我国环境监控指挥中心所运行的各种环境信息监测和管理系统，在设计上 大都开始采用以g i s 软件作为平台，以远程视频监控和相关污染源信息在线监测为 主要手段，以环境信息综合管理系统为管理决策依据的总体框架。环境信息数据通 过局域网实现网内共享，不同用户可以按照权限进行数据查询和调用【9 】。 1 3 论文选题的目标与意义 本系统是专门为珠海环境保护局设计开发，是珠海市环境保护局提高环境监督 管理能力和污染事故应急处理能力的重要手段，通过系统建设能全面掌握污染物实 际排污总量，有效防止企业违法排污，增强企业环保意识，促进企业技术改造，对 改善珠海市环境质量，有效控制企业污染，实现创建国家级生态区和构建和谐社会 目标具有重要意义。 系统建设的总体目标是：对各类环境监测数据、企业排污申报数据、基础空间 数据充分分析的基础上，开发基于g i s 与数据库技术的环境信息综合管理与环境评 3 1 绪论 价支持软件平台，切实有效地为环境系统管理提供服务，使监测数据能够与g i s 有 机结合，充分利用( 3 i s 系统特有的空间表现能力直观地表现监测数据。 环保信息系统的建设是一个漫长的过程，要想把以后所有的系统建设所涉及到 的功能都一次建设到位是不太现实的。本系统选择的二次开发平台r e a l g i s ，具有 良好的开发性、伸缩性和扩展性，可以实现在系统中动态地增量式地引入新的功能， 以满足系统功能的不断扩展。与此同时，本系统采用地理对象服务器o o s ，一种基 于最新面向对象型数据库技术的g i s 中间件，将地理信息看作空间信息和属性信息 相统一的地理对象，能够有效地解决海量空间数据管理这一问题。 另外，本系统根据灰色理论系统和b p 神经网络的特点，采用基于灰色神经网 络模型对环境质量进行评价和预测，可以解决样本资料信息不完整带来的缺陷。 1 4 本文的组织结构 本论文共分为六章，其组织结构如下： 第一章阐述了本文的选题背景、国内外研究现状、论文选题目标及意义。 第二章是本文的核心之一，首先介绍了环境评价的概念以及评价的流程，然后 详细分析了三种常用的环境评价方法，最后根据本系统的实际需要，提出采用灰色 神经网络模型对环境质量进行评价与预测，并通过实验验证其优越性。 第三章首先阐述了g i s 开发平台的发展过程；接着，对三种常用的g i s 平台功 能进行对比；最后，重点介绍了本系统所依托的g i s 开发软件r e a l g i s 系统及其相 关技术。 第四章是基于r e a l g i s 的环保信息系统的设计，这是本文的核心之二。本章在 介绍了上述理论、提出了系统设计目标、原则和技术路线的基础上，对系统通信网 络、数据库和计算分析服务进行了详细的设计。 第五章实现了基于r e a l o i s 的环保信息系统。 第六章对本文的研究内容进行了总结与展望。阐述了本文的研究工作以及主要 创新点，并对进一步研究的内容进行了展望。 4 2 环境质量评价理论与建模的研究 环境质量评价( e n v i r o n m e n t a lq u a l i t ya s s e s s m e n t ，简称e q a ) 是根据一定的 评价标准和评价方法，对物质环境系统优劣程度作出定性或定量判定、解释和预测 【1 0 】【1 1 1 。根据不同时期的环境污染数据和最新的环境污染数据，使用各种分析工具， 结合环境评价模型，对不同的环境对象进行评价。 环境质量评价分类如下表2 1 所示： 表2 1 环境质量评价分类 分类标准类型 时间环境质量回顾评价、环境质量现状评价和环境质量预测评价。 空间城市环境质量评价、区域环境质量评价、全球环境质量评价。 单要素评价和综合评价两类。单要素环境质量评价包括：大气环境 质量评价、水环境质量评价、土壤环境质量评价、噪声环境质量评 环境要素 价等。对一个地区的各环境要素进行综合评价，称为区域环境质量 综合评价。 健康影响评价、经济影响评价、生态影响评价、风险评价、美学景 内容 观评价等。 2 1 环境质量评价流程 环境质量评价的本质在于反映环境质量价值，价值是客观的，而人对这一价值 的反映则是主观的。在评价的进程中，不仅要确定客观存在的环境质量，而且要判 断这种环境质量对自己需求来说有什么问题以及这些已被认识的环境质量意味着 什么。 环境质量评价流程根据评价内容来确定。首先，确定评价内容、目标，制定出 相应的计划。其次，查阅珠海市环境质量相关的文献资料，收集大气、水体以及噪 5 2 环保相关的理论与技术 声污染等各类监测数据。与此同时，根据所获得的信息，进行单项质量评价。最后， 根据上述单项评价，对珠海市总体环境质量进行统计分析，并以此为依据，提出相 应的措施【1 2 1 。本系统的评价流程如下图2 1 所示。 2 2 环境评价方法 图2 1 环境评价流程 目前常用的环境评价方法有十几种，主要的有模糊数学评价法、神经网络以及 灰色系统理论三种 1 3 1 。 2 2 1 模糊数学评价法 模糊数学评价法，起源于上世纪6 0 年代中期，它应用模糊关系合成的特性， 研究和处理模糊现象，从多方面对评价事物的隶属等级状况作出判断。它不需要精 确的数学模型，可以利用人类经验和知识，设计模糊控制器，对建模比较困难的复 杂对象进行控制。模糊数学评价法还具有内在的并行处理机制，鲁棒性较强。它还 6 2 环保相关的理论与技术 是一种非线性的控制法，工作范围宽，近年来在农业、林业、环境等领域得到了广 泛应用，也使其成为目前较为流行的新兴学科【1 4 】【1 5 】。模糊数学评价法的基本步骤如 下图2 2 所示： 图2 2 模糊数学评价法操作流程 第一步，获取需要评判对象的原始数据，建立评判对象的因素集u = u l u 2 ，u n ) ，u i ( i = l ，2 ，n ) 表示评价对象i 的属性或性能。例如，对珠海市大气环境做 出评判，影响其评价的因素很多，如烟尘浓度、氮氧化物总量、s o ：浓度等这些便 构成了一个因素集。 第二步，建立评判集v = v l ，v 2 ，v n ) ，就是对评价对象所作评判的集合。 第三步，确定隶属度函数。隶属度是用来描绘元素的模糊程度，是表现隶属于 7 2 环保相关的理论与技术 事物的某种性质的规定性程度，通常是使用推理的方法近似的确定。 第四步，建立单因素评价矩阵。建立因素集u 到评判集v 的模糊映射f 推出 模糊关系r f 唧( u x v ) ，即r f ( u i ，v i ) 吨u i ) ( v i ) 确，故r f 可由模糊矩阵r f u n 。m 表示： l r t t r 地r 缸i r = l 粤粤：弩i ( 2 1 ) l r n lr n 2 r n n i 第五步，确定各因素的权重。权重系数是对评判集中各个因素重要程度的定量 描述，即评判集中的各个因素相对于“重要性 的隶属度。其表达式如下： a = a l ，a 2 ，a n )( 2 2 ) 满足条件：器i 毛= a 1 + a 2 + + a 曩= 1 第六步，选择模糊算子。在模糊矩阵合成运算中采用的“，也称z a d e h 算子。 第七步，做出综合评判评判。评判向量表达式如下： b = a r = ( b 1 ，b 2 ，届玎)( 2 3 ) 其中，如果评判结果躁1 b i i ，将其归一化。 第八步，得出结论。如果b j - - m a x ( b l ，b 2 ，b n ) ，则对评价对象做出评价v j 。 2 2 2b p 神经网络 人工神经元网络是受生物神经系统的结构和信息处理方式启发而设计的信息 处理系统。它是大规模并行的，用简单而常常是自适应的元件内联而成的网络；它 具有分层结构，并以与生物神经元同样的方式与外部世界对象相互作用。 目前已发展了几十种神经网络，例如h o p f i e l d 模型，f e l d m a n 等连接型网络模 型，h i n t o n 等的玻尔兹曼机模型，以及r u m d h a r t 等的多层感知机模型和k o h o n e n 的自组织网络模型等。 目前大多数神经网络模型采用b p ( b a c kp r o p a g a t i o n ) 神经网络或者是它的变 化模型。b p 神经网络是一种多层前向神经网络，采用的是反向传播的学习算法， r 2 环保相关的理论与技术 即b p 学 - - j 算法。b p 神经网络适用于非线性模式识别和分类评价问题【1 6 1 。由输入 出、隐含层、输出层以及神经元组成，如下图2 3 所示。 输入层 隐含层输出层 图2 3 三层b p 网络结构图 b p 网络算法的学习过程由两个过程构成： ( 1 ) 正向传播过程，先从输入层到隐含层，再从隐含层到输出层，如果在输 出层没有得到预期的输出，则转入反向传播过程； ( 2 ) 反向传播过程中是将误差信号沿着原先的连接通路返回，这个误差就算 做连接层中各节点间连接权值及阈值的差值，通过把输出层节点的误差逐层向输入 层传播来实现对连接权值和阈值的调整，使网络适应要求的映射。 其中，输入层和输出层神经元的数目需要根据具体应用领域和实际问题而定， 而隐含层神经元数目的确定没有比较成熟的方法，可以先设定不同的值，根据训练 结果最终确定隐含层神经元数目f 1 7 】。 b p 网络算法的流程图如下一页图2 4 所示。其中，w l j k 表示输入层与隐含层之 间的连接权值，w 2 j k 表示隐含层与输出层之间的连接权值，0 【为输出层的学 - - j 效率， p 为隐含层的学习效率，8 为网络全局误差最小值的控制常数，e ( k ) 为网络的全局误 差，t m 戤为网络的最大学习次数。 从图2 4 可以看出，b p 神经网络算法把一组样本的y o 问题变成为个非线性 化问题，使用优化中最普通的梯度下降法。如果把b p 神经网络看出输入到输出的 映射，那么这个映射是一个高度非线性的映射。 9 2 环保相关的理论与技术 2 环保相关的理论与技术 已知的白化参数通过分析、建模、控制和优化等程序，将灰色问题淡化和白化。它 主要研究灰色关联分析、灰色评估、灰色预测与建模、灰色统计、灰色决策等方面 【l8 】【2 3 1 。 ( 1 ) 灰色关联分析 灰色关联分析，定量地比较或描述系统之间或系统中各因素间的关系，以判断 因素的关联与行为的接近程度。对抽象系统作关联分析时，关键是找抽象指标或抽 象因素的映射量。通过定性研究，映射量一般都是可以找到的。关联分析的基本公 式是关联系数公式，其定义如下： 设参考序列为： x o = ( t d ) ，x o ( t 1 ) ，x o ( t n ) 3( 2 4 ) 比较序列为： x j = x j ( t o ) 焉如) ，x j 沁) 】 则x o 与x 在t k 时刻的关联系数如下：， ( 2 5 ) ( t k ) = ( 厶m i n 罨厶瑚z ) ( 啦( t k ) 啦一) ( 2 6 ) 其中，f o ，1 】为分辨系数，一般取o 5 ； 厶城曩= 技童j = 吩咄l x o ( t k ) 一x j ( t k ) l k = 1 , 2 ，n 一= 嘲瑚a x k i x o ( t k ) 一毪( t k ) l j = 1 , 2 ，n 厶啦魄) = l x o ( u 一丐( t k ) l 关系系数是一个实数，它表示各时刻数据间的关联程度。它的时间平均值为： 称为x j 对x o 的关联度。 r a i = 三壤= l ( k ) ( 2 7 ) 2 环保相关的理论与技术 一 关联度越大，则参考数列与比较数列的接近程度越高，根据关联度最大原则， 给出综合评价。 ( 2 ) 灰色聚类评估 灰色聚类就是区分聚类元素在聚类指标下的所属类别，评估的计算步骤如下： 首先，将聚类所选的因子x j o = 1 ，2 ，p ，p 为因子数) 按效益针对给定的典型类别 k ( k = 1 ，2 ，m ) 规定白化函数。四类白化函数图形，如下图2 5 所示。 第 第 第 亏1 o n t ( 2 )b ( 3 ) ( a ) x 0 x k ( 蔓) 砝( 2 )碥( ( b ) 碥固 碥( 2 )嘞固 强( 1 ) k ( 2 ) ( c ) x x 2 环保相关的理论与技术 | r 毒c ! 喜肫d ，j 3 ( i ) ，t 3 ( 2 ) 】 =钿一高铋xf篡船0器捌qj0 尸、“护。 妙卜每啄 x 【o ，( 1 ) 】 x ( 1 ) ，碥( z ) ( 2 1 1 ) x f k ( 2 ) ，司 式中，为白化函数的阈值，承为白化函数值，c j k 为白化函数峰值，x 为指标 值，无量纲化后用d 表示。 其次，聚类权计算： 佩= 巍 其中，j = l ，2 ，p ；k = l ，2 ，m ；q 盘表示权重；m 表示类别。 然后，聚类系数计算： & = 翠1 岛( d j l ) 吨血 ( 2 1 2 ) ( 2 1 3 ) 其中，i = l ，2 ，n ，1 1 为样品数；k - - 1 ，2 ，m ；d i i 为无量纲化后污染因子值。 最后，按最大原则确定样品所属类别，若 屯= 强魄( 6 i k )( 2 1 4 1 4 )瓴l 。抛a 毪。l o i k j( 2 则可知第i 个样品属于第l 个类别 ( 3 ) 灰色系统建模与预测 灰色系统理论提出了一种新颖的微分方程建模思想和方法。一般建模是直接用 原始数据；灰色系统理论则是用生成数据，并提出采用语言模型、网络模型、量化 模型、动态模型和优化模型的五步建模思想。其主要建模思想是：将原始信息数列 通过一定的数学方法进行处理，将其转化为微分方程来描述系统的客观规律。灰色 1 3 2 耶保相关的理论与技术 。叶。一- 系统理论对数据的处理通常采用累加或累减生成方法，使无序数据列转化为有序数 据序列，使生成数据序列适宜微分方程建模。这种使系统信息由不确知到确知，由 知之不多到知之甚多的过程，就是通常所说的使系统由“灰 变“白，阎。信息处 理和建模方法如下： 记x c o ) 为原始数据列x o = x o ( 1 ) ，x ( o ) ( 2 ) ，x ( n ) ) ；x ( o 为一次累加数据列 x 1 ) - x 1 ( 1 ) ，x ( 1 ) ( 2 ) ，x ( 1 ) ( n ) ) g m ( 1 加。 其累加生成规则： x d ( k ) = r 4 _ - 1 x ( 2 1 5 ) 灰色系统理论建立的是微分方程的动态模型，其中g m ( 1 , n ) 是n 个变量的一阶 灰色动态模型，其形式如下： 只 警戡p = b 妒+ + b 掣( 2 1 6 ) 其中最特殊的也是最常用的单序列一阶线性动态g m ( 1 ，1 ) 模型： 2 环保相关的理论与技术 g m ( 1 ，1 ) 模型既可以对未来的预测量作数列预测，也可以用来对异常值发生的时刻 作出预测。 ( 4 ) 灰色决策 灰色决策( g r e yd e c i s i o n ) 就是借用灰色理论，对不全信息或是含有不明确灰 元的信息进行系统分辨决策，建立在g m ( 1 ，1 ) 模型或其他灰色模型上。这种决策空 间由事件、对策和效果三个部分构成，记为： u = 饵b ，r )( 2 2 0 ) 式中，a = a l ，a 2 ，a f l ) ，b = b l ，b 2 ，b 。) ，r = r 0 i = l ，2 ，n ；j = 1 ，2 ，m 。 事件与对策的二元构成了局势：s i j = a i , b j ；a 与b 的全体构成局面s ， s = s i j l i = l ，2 ，1 1 ；j - - - 1 ，2 ，m ) ，其中a b s ；局势到效果的映射为t z ：s r ( s 一粕) 。 决策元定义如下： d i j2 南2 著 ( 2 2 1 ) 故决策元d i i 的行向量为： d ( i ) = 唾， ”，r _ 钕g ) ( 2 2 2 ) 列向量为： d o ) = 曙，可 ( 2 ) 故决策矩阵为： 。= ( 屯) l a x m 一- 舣孤 ( 2 2 4 ) 最后，根据具体情况选择合适的效果。 ( 5 ) 灰色统计 灰色统计( g r e ys t a t i s t i c a l ) 是在给出各种决策量的标准函数后，将各种决策 者所提出的各种决策样本d i i 作为基本数据，来确定最佳决策。具体步骤如下： 第一步，构造各类决策量的标准函数f k ( d i j ) ，表示决策样本氐属于第k 类决策 2 环保相关的理论与技术 第二步，根据d i j 构建样本矩阵： l d l l d 1 2矗1 n l d = l d 越d z z d 2 nl ( 2 2 5 ) l 屯1 电l 第三步，分别求出氐的灰色统计数鲰和灰色权耻： 陬= f k ( 屯) n 国 ( 2 2 6 ) 其中，n ( 表示第i 个决策群体中的决策者个数。 = 矗( 2