基于GIS的河流水体污染非线性预测系统研究

摘要

针对河流水体污染物的空间分布特点,提出综合运用GIS、BP神经网络和遗传算法,实现河流水污染的空间数据管理和污染预测的方法。该方法通过改进激励函数、为权值的修正加入动量项等方法改良BP算法;并引入遗传算法实现BP神经网络隐层节点数、最佳学习率和动量因子等参数的自动搜索,有效地解决了传统模型参数难以确定等问题。并进一步将该模型与GIS强大的空间功能结合,实现了水体污染的海量空间数据管理及评价预测结果的空间图形直观可视化表达,十分便于及时掌握河流水体污染动态、空间分布及演化趋势。并最终以GIS为二次开发平台,实现了基于遗传神经网络的河流水体污染非线性预测管理系统,并在长江重庆城区段河流污染预测应用中显示出良好的效果,预测精度达78%以上。