基于BP神经网络的水土保持综合效益评价——南之沟小流域应用分析

摘要

黄土高原沟壑区是中国乃至世界上水土流失最严重的地区之一，给人们和社会带来了极大的危害。如何有效地对该地区进行综合治理，抑制水土流失状况从而改善生态环境成为一件非常严峻的事情，而水土保持综合效益指标评价体系作为一种可以查明水土保持措施实施过程中存在的问题的有效手段越来越受到人们的关注和重视。本文通过对黄土高原沟壑区水土流失状况的深入研究并结合各种研究成果，建立了一个水土保持综合效益指标评价体系和相应的指标标准。并且利用人工神经网络的方法，对实际案例进行了综合评价，为将来该区域的水土保持综合治理规划措施提供了参考依据。本文的研究成果主要有以下3个方面:
　　(1)本文从黄土高原沟壑区的实际情况出发，通过大量查阅相关学术期刊文献和水土保持综合效益评价的实际案例，结合现阶段各家水保机构的研究成果，提出了一个3大类总共14个指标组成的水土保持综合效益指标体系和相应的标准。该指标体系包含了生态效益、社会效益和经济效益3个方面，基本上可以全面的反应出该区域的水土保持综合效益。
　　(2)本文总结了现阶段国内水利评价方面常用的几种评价方法，并分析了它们各自的特点。针对这些方法人为因素影响较大，客观性较差的共同缺陷，提出了人工神经网络的评价方法，将人工神经网络理论运用到了水土保持综合效益评价当中，并针对人工神经网络的缺陷将BP算法加以改进，使其更加适用于水土保持综合效益的评价，建立了评价数学模型，为该方法的实际应用做了良好的铺挚。
　　(3)将神经网络评价方法应用于实例工程，对黄土高原沟壑区的南之沟小流域进行了综合评价，证明了对该区域进行的大规模治理的成效，为该区域将来的治理规划提供了一定的参考依据，也证明了人工神经网络评价方法应用在水土保持综合效益评价中的可行性。
　　本文针对黄土高原沟壑区提出了水土保持综合效益评价体系，该体系的14个指标基本上可以全面地反映了该区域的水土流失特点和现状，突出了水土保持治理成效。这些指标数据的获取途径较为方便，准确性较高，使得评价过程更加简单，准确。并且本文引入了BP神经网络评价法对南之沟小流域进行了综合评价，不仅证明了BP神经网络在水土保持综合效益评价中的应用价值和南之沟小流域经过5年的大规模治理取得的成效，也为将来该区域的水土保持治理规划提供了相关参考依据。

目录

声明

摘要

1 综述

1．1 研究背景与意义

1．2 研究进展

1．2．1 我国水土保持工作的发展

1．2．2 国外研究进展

1．3 研究内容

1．4 技术路线

2 小流域水土保持综合效益评价指标建立的原则与依据

2．1 小流域水土保持综合效益评价指标体系的功能

2．2 水土保持综合效益指标体系建立的原则

2．3 水土保持综合效益指标体系建立的依据

2．4 本章小结

3 黄土高原沟壑区综合效益指标体系的建立

3．1 区域概况

3．2 黄土高原沟壑区主要存在的问题

3．3 综合效益指标的筛选

3．3．1 综合效益指标的研究成果

3．3．2 黄土高原沟壑区综合效益指标体系的建立

3．3．3 各指标意义及计算方法

3．3．4 水土保持综合效益评价标准

3．4 本章小结

4 基于BP神经网络的水土保持综合效益评价

4．1 综合评价的基础理论

4．2 常用的水土保持综合效益评价方法的优缺点

4．2．1 综合评分法

4．2．2 灰色关联度法

4．2．3 主成分分析法

4．2．4 模糊综合评价法

4．2．5 层次分析法

4．3 人工神经网络的概念及原理

4．3．1 生物神经元

4．3．2 人工神经元

4．3．3 人工神经网络的特点

4．3．4 人工神经网络的优点

4．3．5 人工神经网络的学习方式

4．4 BP神经网络

4．4．1 BP神经网络结构

4．4．2 BP神经网络计算原理

4．4．3 BP神经网络的算法

4．5 BP神经网络不足

4．6 BP神经网络算法的改进

4．6．1 附加动量法

4．6．2 自适应学习速率法

4．7 本章小结

5 BP神经网络在水土保持综合效益评价中的应用

5．1 项目区概况

5．1．1 地质特征

5．1．2 水文特征

5．1．3 经济社会现状

5．1．4 治理前后数据比较

5．2 MTLAB软件简介

5．3 MATLAB软件的特点

5．4 BP神经网络的构建

5．5 水土保持综合效益评价指标性质分析

5．6 水土保持综合效益指标评价体系模型的主要程序

5．6．1 网络初始化部分

5．6．2 学习程序部分

5．6．3 预测程序部分

5．7 南之沟小流域预测结果

5．7．1 网络的误差曲线图

5．7．2 网络输出的直方图

5．8 预测结果总结

6．结论与展望

6．1 结论

6．2 展望

致谢

参考文献

附录

一、发表论文

二、参与研究项目