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水利水电工程生态环境影响评价指标体系与评价方法的研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 12:58:09
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水利水电工程生态环境影响评价指标体系与评价方法的研究【摘要】:当今随着社会经济技术的发展,自然生态环境越来越多的受到人为破坏,而随着人民生活水平的提高,人民对生态环境的质量关注程度

【摘要】:当今随着社会经济技术的发展,自然生态环境越来越多的受到人为破坏,而随着人民生活水平的提高,人民对生态环境的质量关注程度日益高涨,所以,对水利水电工程生态环境影响进行评价是一项有着重大意义的工作。水利水电工程的建设运行都会对环境产生影响,其影响涉及到自然环境、生态环境和社会环境的诸多因素,在对水利水电工程进行生态环境影响评价时,需要综合考虑这些因素。因此,水利水电工程生态环境影响评价是一项复杂的工程,建立一个完备准确的评价指标体系是完成评价工作的重要前提。 本文在借鉴国内外生态环境影响评价研究成果的基础上,系统分析了水利水电工程对生态环境影响的诸多因素,建立了较完善的水利水电工程生态环境影响评价指标体系,并对指标的量化处理方法进行了探讨,运用神经网络和模糊推理系统相结合的方法构建了评价模型;对自适应神经模糊推理系统的构成和建模过程进行了深入研究,包括训练样本和检验样本的选取,隶属度函数的选取等;将构建的评价模型应用于张河湾抽水蓄能水电站工程的生态环境影响评价中,验证了基于自适应神经模糊推理系统的评价模型的可行性与先进性。 全文共分为五部分:(一)论述了水利水电工程生态环境影响评价的研究背景、意义和研究动态,并阐述了本文的主要研究内容和难点。(二)论述了生态环境影响评价的相关概念和评价程序,包括生态环境影响评价的理论、指导思想、原则以及基本方法等。(三)在系统分析水利水电工程对生态环境影响因素的基础上,建立了水利水电工程生态环境影响评价指标体系。(四)运用神经网络和模糊推理系统相结合的方法建立水利水电工程生态环境影响评价模型,并对指标的量化方法和隶属度函数的选取进行了探讨。(五)将构建的评价模型应用于张河湾抽水蓄能水电站的生态环境影响评价中,对模型的可行性和先进性进行了验证。 本文的创新性体现在以下几方面: (1)建立了较完善的水利水电工程生态环境影响评价指标体系; (2)基于自适应神经模糊推理系统构建评价模型; (3)在训练数据和检验数据的提取、隶属度函数的选取及训练方法方面进行了探讨。 【关键词】:水利水电工程 生态环境评价 指标体系 自适应神经模糊推理系统 混合学习算法
【学位授予单位】:河北农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:X836;F426.61;F426.91
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 1 引言9-14
  • 1.1 研究背景与意义9-10
  • 1.1.1 研究背景9
  • 1.1.2 研究意义9-10
  • 1.2 生态环境影响评价的研究动态10-13
  • 1.2.1 国内研究现状10-11
  • 1.2.2 国外研究现状11-12
  • 1.2.3 发展趋势12-13
  • 1.3 本文研究的内容13-14
  • 1.3.1 主要内容13
  • 1.3.2 研究难点13-14
  • 2 生态环境评价综述14-16
  • 2.1 生态环境影响评价的概念与目的14-15
  • 2.1.1 生态环境的定义14
  • 2.1.2 生态环境影响评价的定义14
  • 2.1.3 水利水电工程生态环境影响评价的目的14-15
  • 2.2 生态环境影响评价的程序和主要内容15-16
  • 2.2.1 生态环境影响评价的程序15
  • 2.2.2 生态环境影响评价的主要内容15-16
  • 3 水利水电工程生态环境影响评价的指标体系16-28
  • 3.1 评价指标体系建立的原则16
  • 3.2 生态环境影响评价指标体系的建立16-25
  • 3.2.1 建立步骤16-17
  • 3.2.2 水利水电工程对自然环境的影响分析17-19
  • 3.2.3 水利水电工程对生态环境的影响分析19-21
  • 3.2.4 水利水电工程对社会环境影响分析21-22
  • 3.2.5 指标体系的建立22-25
  • 3.3 评价指标的量化处理25-28
  • 3.3.1 定量指标的量化处理26
  • 3.3.2 定性指标的量化处理26-28
  • 4 水利水电工程生态环境影响评价模型28-39
  • 4.1 自适应模糊神经网络(ANFIS)模型概述28-29
  • 4.2 基于网格的 ANFIS 结构29-31
  • 4.3 ANFIS 的学习算法31-33
  • 4.3.1 反向传播算法31-32
  • 4.3.2 最小二乘法(LSE)32-33
  • 4.3.3 混合学习算法33
  • 4.4 自适应神经网络模糊推理系统的 MATLAB 实现33-39
  • 4.4.1 自适应神经网络模糊推理系统的设计步骤33-35
  • 4.4.2 ANFIS 系统设计的 genfisl 函数及 anfis 函数35-37
  • 4.4.3 隶属度函数的选取37-39
  • 5 评价模型在张河湾抽水蓄能水电站中的应用39-55
  • 5.1 张河湾抽水蓄能水电站基本概况39-42
  • 5.1.1 自然环境概况39-41
  • 5.1.2 社会环境概况41-42
  • 5.2 张河湾抽水蓄能水电站生态环境影响评价指标体系42-48
  • 5.2.1 评价指标体系的建立42-46
  • 5.2.2 评价指标的量化46-48
  • 5.3 基于 ANFIS 的张河湾抽水蓄能水电站生态环境影响评价模型48-54
  • 5.3.1 ANFIS 推理过程设计49-53
  • 5.3.2 系统的递推结构53-54
  • 5.4 结果分析54-55
  • 6 结论与展望55-56
  • 6.1 主要研究结论55
  • 6.2 研究展望55-56
  • 参考文献56-58
  • 在读期间发表的学术论文58-59
  • 作者简介59-60
  • 致谢60-61


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