基于概率神经网络的文山州水资源配置合理性评价分析-长江科学院.pdf

　 第２９卷第１０期 长　江　科　学　院　院　报 Ｖｏｌ．２９　Ｎｏ．１０　　 　　２０１２年１０月 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ Ｏｃｔ．２０ １２　 　 　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－５４８５．２０１２．１０．０１１ ２０１２，２９（１０）：５７－６２ 基于概率神经网络的文山州水资源配置 合理性评价分析 １ ２ 崔东文 ，郭　荣 （１．文山州水务局，云南 文山　６６３０００；２．文山市水务局，云南 文山　６６３０００） 摘要：通过分析概率神经网络（以下称ＰＮＮ）的基本结构及其训练算法，依据水资源丰沛区水资源合理配置评价指 标标准，建立ＰＮＮ水资源合理配置评价模型，对文山州不同规划水平年水资源配置的合理性进行综合评价。结果 表明： 不同规划水平年各评价区域水资源配置评价为３～７级，即处于基本合理与合理之间，基本反映了文山州 ① 现状及中、长期水资源配置状况，符合区域发展现状，说明研究建立的ＰＮＮ评价模型和评价方法是合理可行的。 ②概率神经网络模型在分类精度上优于误差反向传播神经网络模型，且方法简单可行，运算时间短，不存在局部最 优值，能够有效实现对水资源配置合理性的综合评价，是一种可以运用的区域水资源配置合理性评价方法。 关　键　词：水资源配置；合理性；概率神经网络；文山州 中图分类号：ＴＶ２１３．４　　　文献标志码：Ａ　　　文章编号：１００１－５４８５（２０１２）１０－００５７－０６ ［２］ 型 。这种基于统计原理的神经网络模型在分类功 能上与最优Ｂａｙｅｓ分类器等价，同时它不像传统的多 １　研究背景 层前向网络那样需要用ＢＰ算法进行反向误差传播的 水资源配置是指在流域或特定区域范围内，通 计算，而是完全前向的计算过程，因此，与传统的ＢＰ 过工程与非工程措施，利用系统分析方法、决策理论 网络模型相比，具有训练时间短且不易收敛到局部最 和计算机技术，统一调配水资源，协调各区域、各部 ［４］ ［５］ 小的优点 ，广泛应用于发动机故障分析 ，水质评 门之间的利益与矛盾，使有限的、不同形式的水资源 ［６］ ［７］ 价 和模式分类 等方面。但将概率神经网络应用 在各用水户之间进行科学分配，以提高区域整体的 于水资源配置合理性评价尚不多见，本文依据水资源 用水效率，保障区域水资源的可持续开发利用，促进 丰沛区水资源合理配置评价指标标准［１］，将概率神经 区域经济社会的可持续发展［１－３］。水资源配置的目 网络模型引入到水资源配置合理性评价中，建立水资 的是在抑制需求与增加供给之间找到平衡点，评价 源配置合理性评价的概率神经网络模型，对文山州水 是在水资源现状配置的基础上，遵循公平、高效合理 资源配置的合理性进行评价分析，为区域水资源合理 的准则，从经济、社会、生态、效率及水资源开发利用 配置提供科学指导及有效依据。 ５个方面综合研究水资源在区域内不同属性和不同 作用的生产、生活、生态用水的满足程度及分配合理 ２　概率神