地下水动态随机预报模型及其算法的Web集成技术研究

摘要

地下水是一种宝贵的自然资源，同时又是环境的基本要素。运用合理的模型对其动态变化趋势做出预报，对生产部门合理开采利用地下水以及管理部门合理决策都有着重要意义。针对运行多年水源地水文地质参数信息以及含水层系统难以识别的不足，本文展开对地下水动态预报随机性模型的研究，结合实际项目中的水源地，分别建立了水位中长期预报的非平稳时序随机耦合模型和多因子并行预测的优化神经网络模型。 同时，为使预报模型更切实、有效的应用于生产实践，本次研究在B/S模式下，按照J2EE标准，基于MVC软件设计模式及组件开发的思想，借助Struts框架，构建了面向Web的地下水动态预报系统：并借助Matlab的网络功能完成了以上两个算法模型的Web集成应用。从而实现了对数据、信息的综合管理和预报模型的实时运用，为地下水科学管理、在线决策搭建了通用平台，提出了一种新的构想。通过实例应用，证明了这一种思路在技术实现上的可行性及合理性。该系统具有较好的扩展性及可移植性，可在此初步研究成果上，进一步扩展、细化实际应用业务，使之完善成为一个地下水动态预报的综合应用服务平台。 论文主要研究内容及成果概述如下： (1)从技术研究角度出发，将地下水动态随机预报的理论研究、实例建模、算法模型Web集成贯穿一线，初步构建了全文的研究框架； (2)在地下水系统概化的基础上，分析了地下水动态特征及影响因素，提出了随机预报模型研究的必要性，并对各类地下水动态随机预报方法进行了对比汇总评价，为模型选择提供了理论依据； (3)对缺乏水位动态影响因子资料且开采稳定的多年运行水源地Ⅰ，利用周边监测井水位埋深长观资料，基于谱分析原理，借助多种随机技术，建立了时序随机耦合模型，并通过实例计算、分析对模型进行了评价； (4)对补排特征易于概化，水位动态影响因子同期资料完备的水源地Ⅱ，提出采用神经网络来模拟地下水系统的复杂非线性过程，建立了多预报因子并行预测的ANN模型。同时，结合牛顿全局优化思想。在BP网络模型的基础上，提出采用L-M优化神经

目录

摘要

Abstract

1. 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究的目的意义

1.2.1 地下水动态分析及模型预报的意义

1.2.2 地下水动态预报应用服务系统建设的必要性

1.2.3 本次研究空间及后续意义

1.3 相关问题的研究进展

1.3.1 地下水动态预报模型的研究进展

1.3.2 地下水动态预报系统的发展

1.4 研究内容及技术路线

1.4.1 研究思路及内容

1.4.2 技术路线及框架

2. 地下水动态及其随机预报

2.1 地下水系统

2.1.1 定义

2.1.2 系统组成及概化

2.1.3 地下水系统所研究的问题

2.2 地下水动态及其影响因素

2.2.1 地下水动态影响因素

2.2.2 地下水动态特征

2.3 水位动态预报

2.3.1 预报原则及范围

2.3.2 预报步骤

2.3.3 随机预报方法的选择

3. 非平稳时序随机耦合预报模型研究

3.1 研究问题

3.1.1 水源地I概况

3.1.2 地下水位动态过程

3.1.3 预报方法的选择

3.2 地下水动态耦合模型详述

3.2.1 模型原理

3.2.2 趋势项数学模型的建立

3.2.3 周期项的分离与检验

3.2.4 随机项的拟合

3.3 总预报模型的精度评价

3.3.1 精度检验指标

3.3.2 精度评价标准

3.4 模型实现流程

3.5 实例检验

3.5.1 原始水位数据分析

3.5.2 建模及预报

3.5.3 模型效果评价

4. 多因子并行预测的优化ANN模型研究

4.1 研究问题

4.1.1 水源地II概况

4.1.2 研究方法的提出

4.2 BP神经网络及其优化算法

4.2.1 BP神经网络原理

4.2.2 改进BP训练算法

4.3 基于优化ANN算法预报模型的建立

4.3.1 L-M改进算法原理推导

4.3.2 训练样本及模型结构的确定

4.3.3 模型实现流程

4.4 模型仿真应用及评价

4.4.1 样本数据的选取

4.4.2 训练仿真结果分析

4.4.3 模型实际应用

4.4.4 模型评价

5. 动态预报系统实现及算法集成的技术研究

5.1 预报系统总体构思

5.1.1 系统体系结构

5.1.2 系统功能模块

5.1.3 用户界面设计

5.2 MVC框架的应用实现

5.2.1 系统实现的技术支持

5.2.2 Struts框架工作原理

5.2.3 Struts框架应用实例

5.3 预报模型算法的Web集成

5.3.1 Matlab的Web集成方案

5.3.2 Matlab的网络应用

5.3.3 算法集成的实现

5.3.4 应用效果

5.4 系统评价及小结

6. 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 展望

致谢

参考文献

附录

一、硕士期间发表的学术论文

二、硕士期间参与的科研项目