基于貝葉斯網絡的水質污染評價及預測.pdf

1、隨著社會科學與工業(yè)技術的快速發(fā)展，水環(huán)境污染評價越來越受到人們的廣泛關注。貝葉斯網絡具備概率推理能力強、語義清晰、易于理解等技術特點，為依賴關系和因果關系提供了一種自然而有效的表達方式，可以發(fā)現(xiàn)數據集中潛在的關系和模式，因此在數據挖掘中顯示出獨特的優(yōu)越性。正是基于這一出發(fā)點，本文將貝葉斯網絡引入到水質評價及預測中，通過系統(tǒng)的理論研究和實驗分析，建立一套系統(tǒng)的貝葉斯網絡結構學習理論和計算方法，為水質污染評價及預測提供有力的依據。主要研究內

2、容及結果如下：
　　 ⑴對水質評價方法進行了詳細闡述，對貝葉斯網絡的國內外發(fā)展現(xiàn)狀進行了綜述。在總結各種水質評價方法原理及優(yōu)缺點的基礎上，歸納出貝葉斯網絡與其他方法相比的優(yōu)勢和特點，對貝葉斯網絡進行系統(tǒng)深入的分析和論述，描述了貝葉斯網絡模型的構成。論述了貝葉斯網絡的功能與特點，分析和討論了基于貝葉斯網絡的水質污染評價及預測的理論方法與實現(xiàn)步驟，建立了用于水質評價及預測的貝葉斯網絡計算模型。
　　 ⑵利用已知數據和信息，選

3、取用于水質評價及預測的水質污染樣本數據和實驗數據。利用基于時間序列的貝葉斯數據預測方法，采用極大似然方法對對長江2005.1-2005.5的水質污染實驗數據進行預測處理，得到2005.6的水質污染數據以用于水質預測有效性的驗證，并將該方法的預測結果與數值估計方法的數據預測結果進行比較，利用兩者的均方誤差(MSD)來驗證該方法的正確性與有效性。
　　 ⑶提出了基于貝葉斯網絡的水質污染評價及預測網絡模型的建立方法，即利用變量之間的預

4、測能力，通過調整(增加、刪除、改變方向)網絡節(jié)點間的有向弧，建立用于水質污染評價及預測的貝葉斯網絡模型；并在此基礎上，利用長江2004.8-2004.12這5個月的水質污染數據，建立了基于貝葉斯網絡的水質污染評價及預測模型。
　　 ⑷在網絡模型建立的基礎上，確定與水質級別有直接關系的水質污染因子；在此基礎上，利用實驗數據和預測數據，采用建立的貝葉斯網絡計算模型公式，分別對長江2005.1-2005.5以及2005.6的水質進行水