多种混合智能算法在城市水环境综合整治中应用的研究

摘要

本文针对城市水环境综合整治决策中的多目标问题,以中山市南朗流域13条河涌为研究对象,通过最小二乘支持向量回归算法(LSSVM)分别建立起流域河涌水质高锰酸钾指数预测模型和溶解氧预测模型.同时,为了提高模型的鲁棒性和运算速度,使用PCA算法降低输入变量维数.结果表明:基于PCA-LSSVM的预测模型具有较好的预测能力,模型测试数据与实际数据的相关系数分别为0.8290和0.8126;结合快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)建立河涌水质优化模型,优化结果表明,在区域流域的水环境综合治理中,应重点关注居民生活污染源的治理和工业污染源的治理.该研究可为此类水环境综合整治措施的设计和操作提供参考和指导.