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    188宝金博页面版: 2011数学建模A题神经网络优秀论文_GAOQS

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    内容提示： 1 城市表层土壤重金属污染城市表层土壤重金属污染分析分析 摘要摘要 本文给出重金属浓度空间分布、各区域污染程度和污染原因，建立神经网络模型用遗传算法求解污染源位置，再将模型拓展以期得到地质环境演变模式。 问题一：通过八种重金属浓度的等值线图来描述其空间分布，利用污染程度指数来衡量不同功能区的污染程度。 以八种重金属在各采样点的浓度为初始数据，利用三角形线性插值法，运用 matlab 编程得到八种重金属浓度值在空间上的分布，并绘制成等值线图，得到了八种重金属的空间分布特点。同时，我们利用污染程度指数作为指标来衡量不同功能区的污染程度，得...

    文档格式：PDF | 页数：24 | 浏览次数：334 | 上传日期：2012-05-25 22:36:39 | 文档星级：
    1 城市表层土壤重金属污染城市表层土壤重金属污染分析分析 摘要摘要 本文给出重金属浓度空间分布、各区域污染程度和污染原因，建立神经网络模型用遗传算法求解污染源位置，再将模型拓展以期得到地质环境演变模式。 问题一：通过八种重金属浓度的等值线图来描述其空间分布，利用污染程度指数来衡量不同功能区的污染程度。 以八种重金属在各采样点的浓度为初始数据，利用三角形线性插值法，运用 matlab 编程得到八种重金属浓度值在空间上的分布，并绘制成等值线图，得到了八种重金属的空间分布特点。同时，我们利用污染程度指数作为指标来衡量不同功能区的污染程度，得到结论：污染程度从高到低依次是工业区、交通区、公园绿地区、生活区、山区。 问题二：通过相关分析和关联规则分析来确定重金属污染的主要原因。 我们运用 spss 软件在显著性水平 0.01 的情况下对八种金属浓度进行person 相关分析，并对不同金属之间的相关性进行双侧检验，结果发现：重金属 Cu、Cr、Ni 具有显著的相关性，其中 Cr、Ni 的相关性极其显著；重金属 Pb与 Cd、Pb 与 Cu、Zn 与 Pb 有显著的相关性。我们再利用 SAS 进行关联规则分析，其中将功能区作为前项，土壤表层是否收到重金属污染作为后项，根据所得可信度分析出：所有重金属污染都主要来源于工业废水废渣，另外 As 和 Cr 污染还来源于生活垃圾，Pb 污染还来源于汽车尾气的排放。 问题三：建立神经网络模型，用遗传算法确定污染源的位置。 为了确定污染源的位置，我们建立了基于matlab平台的BP人工神经网络模型。 结果表明该模型能准确反映重金属污染物的传播特征并得出重金属浓度的空间分布。然后利用遗传算法搜索到污染源的位置。求解结果如下表： 综合分析所得污染源所在位置，发现不同金属的污染源有同源现象，依据同源性汇聚污染源，绘制了八种重金属的污染源汇总图。 问题四：神经网络模型的优点是具有较强的自组织、自学习能力、泛化能力和充分利用了海拔高度的信息；缺点是训练要求样本点容量较大。可以通过搜集前几年该城区八种重金属浓度的采样数据和近几年工厂分布多少位置的变化、交通路段车流量的变化、 人口及生活区分布变化与植被分布多少位置的变化等数据，进一步拓展神经网络模型，得到该城市地质环境的演变模式。 关键词关键词：：三角形线性插值 相关分析 关联规则 神经网络 遗传算法 As Cd Cr Cu Hg Ni Pb Zn (1200,3006)(1200,3006) (2105,2593)(2105,2593) (3487,5325)(3487,5325) (2101,3390)(2101,3390) (2643,2875)(2643,2875) (3211,5686)(3211,5686) (1991,3329)(1991,3329) (1699,2867)(1699,2867) (18508,10206)(18508,10206) (4753,10875)(4753,10875) (3198,5822)(3198,5822) (13868,2354)(13868,2354) (24001,12366)(24001,12366) (4508,5412)(4508,5412) (3725,5487)(3725,5487) (27680,12111)(27680,12111) (17450,3825)(17450,3825) (15243,9186)(15243,9186) (9583,4512)(9583,4512) (21301,11467)(21301,11467) (13653,9655)(13653,9655)

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