东湖污染物来源的智能识别方法

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东湖污染物来源的智能识别方法

王宗志, 金菊良, 张玲玲

文章导航 > 水科学进展 > 2006 > 17(5): 714-719

王宗志, 金菊良, 张玲玲. 东湖污染物来源的智能识别方法[J]. 水科学进展, 2006, 17(5): 714-719.

引用本文:

王宗志, 金菊良, 张玲玲. 东湖污染物来源的智能识别方法[J]. 水科学进展, 2006, 17(5): 714-719.

WANG Zong-zhi, JIN Ju-liang, ZHANG Ling-ling. Intelligence method for recognizing pollutant sources in Donghu lake[J]. Advances in Water Science, 2006, 17(5): 714-719.

Citation:

WANG Zong-zhi, JIN Ju-liang, ZHANG Ling-ling. Intelligence method for recognizing pollutant sources in Donghu lake[J]. Advances in Water Science, 2006, 17(5): 714-719.

东湖污染物来源的智能识别方法

1.
南京水利科学研究院, 江苏, 南京, 210029;
2.
合肥工业大学土木建筑工程学院, 安徽, 合肥, 230009;
3.
河海大学商学院, 江苏, 南京, 210098

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(50579009);国家“十五”科技攻关资助项目(2004BA608B-02-02);教育部优秀青年教师资助计划(教人司[2002]350)

作者简介:
王宗志(1977- ),男,山东邹平人,博士研究生,主要从事水资源系统工程及防洪减灾研究.E-mail:wangzz77@163.com

中图分类号: TV213.4

Intelligence method for recognizing pollutant sources in Donghu lake

1.
Nanjing Hydraulic Research Institute, Nanjing 210029, China;
2.
College of Civil Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China;
3.
Business School of Hohai University, Nanjing 210098, China

Funds: The study is financially supported by the National Natural Science Foundation of China(No.50579009).

摘要: 为识别东湖污染物来源,建立排污口与主要致污因子之间的对应关系,提出了污染物来源智能识别方法;该方法巧妙耦合了对应分析、模糊C-均值聚类及聚类有效性函数等方法,并用加速遗传算法有效解决了这一复杂问题。使用该方法于东湖污染物来源识别,快速得出了排污口与污染物之间的6类对应关系,为东湖污染综合治理提供了合理的决策依据。该方法在排污口众多、污染物来源复杂的城市水体污染治理中,具有一定的推广应用价值。
- 东湖 /
- 对应分析 /
- 模糊C-均值聚类 /
- 遗传算法 /
- 聚类有效性 /
- 智能识别 /
- 污染物
Abstract: In order to recognize the pollutant sources and build the correspondence relationships between contaminated sources and important pollutants,a set of intelligent recognizing method based on correspondence factor analysis and fuzzy C-means clustering(short for IRM-CFA&FCM)is developed IRM-CFA&FCM couples skilfully fuzzy C-means clustering,correspon dence factor analysis and clustering validity funct ion discovered by Xie,etc,and is solved by the accelerating genetic algorithm efficiently.The method is used to monitor water quality in Donghu lake,acquiring six kinds of correspondence relationships and puting forward some reasonable and valuable suggestions for decisions making of renovating Donghu's contamination comprehensively.The method is useful for recognizing pollutant sources of other city water bodies.
- Donghu lake /
- correspondence factor analysis /
- fuzzy C-means clustering /
- genetic algorithm /
- clustering validity /
- intelligent recognizing /
- contamination

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东湖污染物来源的智能识别方法

1. 南京水利科学研究院, 江苏, 南京, 210029;

2. 合肥工业大学土木建筑工程学院, 安徽, 合肥, 230009;

3. 河海大学商学院, 江苏, 南京, 210098

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(50579009);国家“十五”科技攻关资助项目(2004BA608B-02-02);教育部优秀青年教师资助计划(教人司[2002]350)

作者简介:
王宗志(1977- ),男,山东邹平人,博士研究生,主要从事水资源系统工程及防洪减灾研究.E-mail:wangzz77@163.com

收稿日期: 2005-04-25
修回日期: 2005-08-09
刊出日期: 2006-09-25

中图分类号: TV213.4

关键词:

模糊C-均值聚类 /

聚类有效性 /

摘要: 为识别东湖污染物来源,建立排污口与主要致污因子之间的对应关系,提出了污染物来源智能识别方法;该方法巧妙耦合了对应分析、模糊C-均值聚类及聚类有效性函数等方法,并用加速遗传算法有效解决了这一复杂问题。使用该方法于东湖污染物来源识别,快速得出了排污口与污染物之间的6类对应关系,为东湖污染综合治理提供了合理的决策依据。该方法在排污口众多、污染物来源复杂的城市水体污染治理中,具有一定的推广应用价值。

English Abstract

王宗志, 金菊良, 张玲玲. 东湖污染物来源的智能识别方法[J]. 水科学进展, 2006, 17(5): 714-719.

引用本文:

王宗志, 金菊良, 张玲玲. 东湖污染物来源的智能识别方法[J]. 水科学进展, 2006, 17(5): 714-719.

WANG Zong-zhi, JIN Ju-liang, ZHANG Ling-ling. Intelligence method for recognizing pollutant sources in Donghu lake[J]. Advances in Water Science, 2006, 17(5): 714-719.

Citation:

WANG Zong-zhi, JIN Ju-liang, ZHANG Ling-ling. Intelligence method for recognizing pollutant sources in Donghu lake[J]. Advances in Water Science, 2006, 17(5): 714-719.

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