II類水。NH3-多數年份都會，而劣V類水域比例將會上升，之后保持在一定水平(具體擬合效果圖見模型建立與求解部分)。總體來看，長江的水質將，受污染程度將提高。污水處理量(億噸 部門和專家們的高度重視。2004年10月，由與中國發展聯合組成“保護長江行”團，從長江上游宜賓到下游，對沿線21個重點城市做了實地，揭示了一幅長江污染的真實畫面，其污染程度讓人觸目驚心。317個觀測站（地區）近兩年多主要水質指標的檢測數據，0.1~0.50.2(單位：1/天)4是“1995~2004年長江流域水質報告”給出的主要統計數據。下面的附表是國標(GB3838-2002)4請研究下列問題水質污染的發展趨勢做出預測1010年內每年都要求長江干流的Ⅳ類和Ⅴ類水的比例控制20%以內，且沒有劣Ⅴ類水,那么每年需要處理多少污水？I、IIIII類為可飲用水，IVV由于污染的影響水中一些主要污染物如高錳酸氨氮等元素嚴重影響水質常是把研究水體各水質指標至于相應的水質評價標準表或其他水體的水質指標樣本系評價法、神經網絡法、投影尋蹤、Logistic41043當4建立黑箱模型，對未長江水質的綜合評價以及各個地區水質污染情況（問題一1995年的數據就顯得不那么重要了。iICiiCii種污染物在環境中的濃度Sii種污染物在環境中的評價標準。數。Ii的數值越大表示該單項的環境質量越差。IIIIVijij 2PPj個樣點的綜合污染指數，Pijmaxj個樣點中所有評價污染物中單因子指數的最大值；Pijavej樣點中所評價污染物單因子指數的平均值。運用內梅羅指數分別對各觀測點從2003-06至2005-07中28個不同時刻的據進行計算(1所示)1111I2I3I4I5I6I7江蘇林I89III我們可以對質量指數<1.0的情況，細分為<0.8、0.8~0.9、0.9~1.0I類、II類、III類；對質量指數＞1.01.0～2.0、2.0～3.0、＞3.0，分別定為輕度污染（IV類、中度污染（V類、重度污染（V類。經分析，時效因子Logistic函數來模擬，即：t

e(x其中、1Logistic,28選擇合適的時間區間，并將其離散成28個時間點，代,28向量

[1,2i

使i1

xiai,3i,1(xi)

ai,2xiai,3（偏小型

x x

xiai,j i,j

x

i,

i,j (x)

i,j

i,j

（中間型i,j

x

i,

i, i,

xai,j1ai,

i, i,j xi(x)ai,6 x

（偏大型

x Wi

xi/xiiaii通過隸屬函數求出每個子集中mm5Rk R

2,V

(k1, m,Vm項參數的權重值，組成一個1mAk,Wm,WmAkRkBkAkRk(bk,I,bk,II,bk,III,bk,IV,bk,Vm,V其中bkj(Wiij)(jI,V采用最大隸屬原則進行計算，可以得到評價結果(如表2所示)2IV1000I2宜昌南000I3000I40005000I6安慶皖000I7山林0008樂山岷0009宜賓涼000I瀘州沱00丹江口0000I港0000關宗000槎0000000F P

2含 物含1的n圖 綜合評價示意從表3中可以發現，內梅羅指數評價和動態模糊評價由于主要考慮因素不同對某1210.420.6得到相應的綜合評價值(見表3)表 1III2III3III4I5III6III7江蘇林I89I劣IIII劣劣劣I主要污染物污染源的確定（問題二污染物在該地區給定的觀測時間內出現的次數較污染物時，其平均濃度較制主要污染物CODMn和NH3-N的次數直方圖，如圖3所示：圖3各地區三種污染指標次數累計從圖中可以看出，地區8，13，16的CODMn次數較多，地區8，10，12，4CODMn5NH3-N從圖4中可以看出地區8的CODMn次數和含量最多其次是地區16。從圖5中可以明顯看出，地區15的NH3-N次數和含量明顯高于其他10NH3-N15（江西南昌滁槎10（瀘州沱江二橋BPBP神經網絡，是因為它結構簡單，而且具有較強的非線性映射的BP網絡。XiiIV幾年百分比向量的影響，因此，構造輸入、輸出向量如表4所示4X95X96X96X97X01X026個數據作為網絡的訓練樣本，將最后一個數據作為網絡的測試樣本，7X02X03X04X05X05X03X04X05預測下一年的值，如10年的百分比向量。BPSTEP1wij、vij、閾值j與t賦予區間(-1,1)STEP2

akak ak)、

sksk sk

STEP3用輸入樣本P(ak,ak ,ak)、連接權w和閾值計算中間層個單元的 入sj，然后用sj通過傳遞函數計算中間層各單元的輸出,nsjwijajj,n

,bjf(sj,

,STEP4利用中間層的輸出bj、連接權vij和閾值tLt，然后利用通過傳遞函數計算輸出層各單元的相應,ppLtvjtbj,,

Ctf(Lt

STEP5利用網絡目標向量T(yk,yk ,yk)網絡的實際輸出C計算輸出層的 t單元一般化誤差dkt

dk(ykC)

,t1,,jSTEP6利用連接權連接權vij、輸出層的一般化誤差dt和中間層的輸出bj計算中間層各單元的一般化誤差ekjqek[dv]b(1bq t1STEP7利用輸出層各單元的一般化誤差dk與中間層各單元的輸出b權vij和閾值

v(N1)v(N)dk (N1)(N) t1, ,qj1, ,p0a1ejSTEP8ejPakak ak來修正連接權值w和閾值

k w(N1)w(N)e (N1)(N) i1, ,qj1, ,p01STEP10mSTEP3，直STEP11BP網絡進行改進。6BPBP在原有的三層BP網絡的基礎上，再加上一層承接層，用來隱含層單元前一時刻的輸出值，可以認為是一個步延時算子（網絡模型如圖7所示。

7BP改進的BP網絡隱含層的輸出通過承接層的延遲與，自聯到隱含層的輸入，這cx(k)f(w1x(k)w2(u(kcxc(k)x(k其中，y,x,u,xcm維輸出結點向量，n維中間層結點單元向量，rS函數。BPnnE(w)[k

~(w)

~yk(wBP0為止(8所8BP將輸出結果與測試樣本進行比較（9圖所示BP網絡BP網絡相比，有了一定的改善，能大致的預測下一時期的百分比含量。圖9BP網絡的與實際值的比1010的百分比的變化趨勢（如圖10所示10BP11BPnnyt1iyt

nnSTEP1Nnn STEP2按 (1)計算預測值yt11yt2yt1 nSTEP3計算預測誤差et1yt1ytSTEP4

'

, t1t,k和'i STEP5 '

'

't

1t

nSTEP6STEP3、STEP4、STEP5yn、en和相應的權數。第一輪STEP7計算第一輪預測的總誤差，若以達到精度且權數已無明顯變化，則用這組n+1通過以上算法，既可由現有數據推測出未來十年各類水質河流的分布情況(所示)12圖13各年度水質的河長百分比的預的污水量這樣一個定量的數值那么就需要將處理污水量和污染物擴散建立起聯系。我們先通過人工神經網絡進行訓練建立起各類水質河長百分比關于廢水排放總量的關系Q就可以得到一個相應的河水污染分布。STEP1記錄下當前的污水排放量Q1并令QnQ1STEP2選定補償Q，通過人工神經網絡的聯想功能求出排放量為QnQnQ所對應的河流污染分布(wIwIIwIIIwIVwVwVI);STEP3驗證得到的河流污染分布(wIwIIwIIIwIVwVwVI是否滿足標準，若不滿足STEP2;STEP4得到所需要處理的污水量為Q120Q20

27x520廢水排放量(億噸廢水排放量(億噸 污水處理量(億噸15從圖15可以看出，每年所處理污水量是遞增的。照這樣下去如果不采取相應的推移包括時間和人口二維變量污染物輸移模型包括時間和到污染源的距離二維變量，將其中的人口類比于到污染源的距離，既可建立相似的模型。txF(x,t)(x0Fy(x,t)Ft，到污染源距離在區間[xxdx內的污染物含量。為了得到y(x,t)滿足的方程，時刻t到污染源距離在區間[x,xdx)內的污染到時刻tdt的情況。這些污染物中沒有被自降解的到污染源的距離將變為[xdx1xdxdx1，而dx1vdtv記k(x,ttrk(x,ty(x,t)dxt，到污染源距離在區間[xxdx內單位時間污染物含量的減少。由題目條件可知，在干流上降解系數不隨時間和河段變化而變化，因此k(x,t)可視為常數k0.2y(x,t)dxy(xdx1,tdt)dx[y(xdx1,tdt)y(x,tdt)]dx[y(x,tdt)y(x,t)]dx口模型中的率。污染物密度函數y(x,t)在x=0時為污染物生成函數y(0,t)y0(t)y(x0相當于人口模型當中出示人注意到dx1vdt(v=v(x,t)tx的水流速)t y(t)y(tt)

y0tt0t0ekt0t0AEi(i12,nnnnA點的污染物含量增大攀枝花12岳陽樓3湖南岳陽45蛤蟆石5安0水流2016水流0間隔時間(天07dxv(x)

通過分離變量可以得到

dxdtxx出所需要的時間t 1dx。得到了初始點水流到各觀測點的所需時間，那么水x 0

niy

(tt)ekt12

nnyi(t)eijyj0(ttij其中eji個觀察點影響的衰減因子。

tijji評判者的意識標次數和平均濃度兩個因素的影響。考慮到現有的BP網絡構造比較簡單，預測結果會，建立模型時在BP網BP網絡進行預測是成功的。的和污染的加劇是必然，不采取相應的措施將會后患無窮。槎、瀘州沱江二橋為氨氮含量較高區域，應但重點治理。通過調整工業結構生產工藝進行技術改造和加強生產管理等淘汰物耗高、能耗高、用水量大、排污量大、技術的工藝技術、提倡綠色食品、綠色工藝，提高1、2中可知，許多企業之所以不選擇對污水進行處理，正是由于

徐玖平,胡知能,王委,運籌學(第二版),:科學,2004年5飛思科技產品研發中心,神經網絡理論與7實現,:電子工業姜啟源,謝金星,.數學模型.：高等教育張桂喜,經濟預測決策與對策，:首都經貿大學附錄 主要程序的源代碼片%fori=1:17%functionyy=befun(x)%domna=[02.545780246101500.150.511.52forifelseifyy(i,1)=(a(i,3)-x(i))/(a(i,3)-

forifx(i)<=a(i,j-elseifx(i)<=a(i,j-1)yy(i,j-1)=(x(i)-a(i,j-2))/(a(i,j-1)-a(i,j-2));elseifx(i)<=a(i,j)elseifx(i)<=a(i,