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中国水资源环境战略系统 ——基于神经网络和最优化模型 广东商学院 林嘉欣、麦柳飞、周聪 摘要 本文根据中国 2013 年以前的用水情况，制定了一个水战略以满足中国在 2025 年的用水需求。主要解决了下面三个问题：对2025 年中国以及各省水需求 进行预测，提出一个可行的水战略，对提出的水战略通过经济，社会，环境三方 面进行评价。 问题一，首先，把用水量分为农业用水，工业用水和生活用水三个方面，并 寻找指标来代表这三方面。用灌溉面积，灌溉定额代表农业用水，用国内生产总 值，人均国内生产总值，三产结构，工业总产值，万元产值用水来代表工业用水， 用城镇人口，乡村人口，城镇用水定额，乡村用水定额来代表生活用水。然后， 建立BP 神经网络模型，使用上述指标预测 2025 年中国及各省份的水需求量， 其中2025 年中国的水需求量为6342.38 亿立方米。 问题二，首先，按照临近原则将中国31 个省划分给八大河流，然后，按照 最短距离原则求出水坝位置，接着，按照距离辐射原则分配水，最后，通过考虑 污水利用，调水，海水淡化，水坝取水四个方面，建立线性规划模型，解得各省 份的调用方案的最优值，从而构建水战略。 问题三，从三方面对水战略进行评价。首先，从经济方面，通过比较实施水 战略后增加的GDP 和实施水战略成本的关系，求得在四年内水战略抑制经济， 超过四年水战略则促进经济。然后，从社会方面，通过计算出各个水坝的服务平 衡度，求得水战略对社会影响较小，最后，从环境方面，通过统计水坝相互覆盖 的个数，求得水战略对环境影响较小。 最后，进行灵敏度分析，得到模型比较稳定的结论。 本文的创造性在于： 应用BP 神经网络进行预测，提高了预测精度。 应用多种原则简化，把复杂的规划模型分解为简单的模型进行求解， 目录 一、引言„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 2 二、问题分析„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 2 三、假设 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 3 四、方法„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 3 五、模型建立与求解„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 3 5.1 基于神经网络的淡水需求量预测模型 „„„„„„„„„„„ 3 5.1.1 指标选取„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 3 5.1.2 方法选择„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 8 5.2 三原则线性规划水战略模型 „„„„„„„„„„„„„„„ 10 5.2.1 模型具体思路 „„„„„„„„„„„„„„„„„„ 11 5.2.2 区域划分 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 12 5.2.3 区域可用水量与居民需求用水量数据汇总 „„„„„„ 12 5.3 水战略评价模型 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 23 5.3.1 水战略的可行性 „„„„„„„„„„„„„„„„„ 23 5.3.2 水战略对经济的影响 „„„„„„„„„„„„„„„ 23 5.3.3 水战略对社会的影响 „„„„„„„„„„„„„„„ 24 5.3.4 水战略对环境的影响 „„„„„„„„„„„„„„„ 25 六、灵敏度分析 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 26 七、模型扩展 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 27 7.1 考虑时间因素 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 27 7.2 考虑水库调水成本 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 27 7.3 考虑降水量 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 27 八、模型优缺点 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 28 九、建议书 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 28 十、参考文献 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 29 十一、附录 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 30