基于改进蒙特卡洛算法的河流水质概率区间时空变化预测研究

文章引入交叉熵抽样方法对蒙特卡洛随机抽样进行优化和改进,并将改进算法结合水动力-水质模型对云南中部某河流水质概率区间时空变化进行预测。结果表明:改进算法在河流主要水质指标趋势的预测精度上好于传统算法;研究河流氨氮浓度在0.33~0.35mg/L的累积概率最高为0.702,而溶解氧浓度在4.31~4.51mg/L,累积概率最高达0.646;改进算法可估算不同概率下各水质指标随时间变化的波动曲线,可以河流水质预警提供关键依据;研究河流中上游出现高浓度氨氮和低浓度溶解氧的概率高于下游。研究成果对于河流水质预警系统构建提供重要依据。

喀什地区河流水质概率区间预测改进方法探讨

针对传统随机抽样方法计算精度不高的局限,文章采用交叉熵抽样方法对其进行改进,并对喀什地区河流水质浓度变化区间进行概率预测,并结合河流水质监测数据对水质浓度概率预测精度进行对比分析。分析表明:相比于传统随机抽样方法,改进方法后喀什地区氨氮浓度和溶解氧浓度预测误差平均可分别降低5.6%和6.2%,其浓度概率区间更符合水质浓度的波动变化,浓度概率区间预测结果可作为水质预警指标确定的重要依据。

交叉熵随机抽样算法在营口地区河流水质浓度区间概率预测分析中的应用

结合交叉熵随机抽样算法对营口地区某河流水质浓度区间的概率进行预测。结果表明:该算法可实现营口地区河流水质概率区间的预测,区域总氮浓度在0.47~0.57 mg/L的概率最高,达到0.710 6,总磷浓度在0.12~0.14 mg/L的概率最高,达到0.660 3,其概率区间的外包线为15%。成果对于营口地区河流水质预警具有重要的参考价值。

基于交叉熵随机抽样算法的河流水质概率区间预测研究

采用交叉熵随机抽样算法,对辽宁西部某河流水质概率区间预测,并分析不同概率下研究河流总磷和总氮变化波动曲线。分析结果表明:交叉熵随机抽样方法适用于河流水质概率预测;经预测研究河流总氮浓度在0.46~0.56 mg/L,概率最高为0.546 2,总磷浓度在0.13~0.15 mg/L,概率最高为0.621 7;水质变化波动曲线的外包线概率为10%。研究成果可以为水质预警提供重要依据。