23、灌溉渠道评级：基于认知指标与智能算法的研究

最新推荐文章于 2025-10-19 02:12:47 发布

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分类专栏：自然算法赋能资源管理文章标签：灌溉渠道评级人工神经网络决策树算法

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灌溉渠道评级：基于认知指标与智能算法的研究

1. 人工神经网络（ANN）概述

人工神经网络（ANN）是一种复杂的交互式信号处理网络，它模拟人类神经系统传输误差信号。开发用于解决实际问题的神经网络主要包括三个步骤：
1. 构建网络 ：通过试错法或搜索算法确定神经网络的拓扑结构，即确定为获得准确结果所需的隐藏层数量。
2. 训练网络 ：利用现有数据集（训练数据集），通过各种训练算法（如快速传播、共轭梯度下降、批量反向传播等）来确定网络权重的最优值。这些算法不断生成权重值，并将相应的预测结果与训练数据集中的输出进行比较。
3. 测试网络 ：使用未在训练数据集中使用但已知输出的数据集对模型进行测试。通过均方根误差、相关性、协方差等常见性能指标验证模型的准确性，只有达到所需的准确性，模型才能用于预测未知情况。

神经网络可以根据其拓扑结构、误差路径和激活函数进行分类：
- 拓扑结构 ：网络可以包含输入层、输出层和隐藏层。隐藏层是一组伪输入层，可创建额外的输入层，使整个误差减少过程在输出预测之前进行两次。
- 误差路径 ：根据误差信号的传播路径，神经网络可分为前馈和反馈网络系统。在前馈神经网络中，误差总是向网络的前向层传播；在反馈网络中，误差信号会根据比较分析沿反向路径传播以评估现有准确性。
- 激活函数 ：不同的激活函数会影响神经网络的性能和输出。

2. 决策树算法（DTA）

在统计学和数据挖掘中，决策树学习用于根据预定属性对数据集进行分类。决策树算法（DTA）使用决策树作为预测模型，将对项目的观察映射到项目目标值的结论。DTA 也称为分类树或回归树，其中叶子代表分类，分支代表导致这些分类的特征组合。

DTA 在分类方面非常有用，尽管使用较少，但因其出色的分类能力而受到关注。以下是一些应用示例：
1. 防洪水库的泄洪规则配置
2. 水质分析
3. 缺失每日数据的重建
4. 变化检测分析
5. 图像分类
6. 拓扑分类等

3. 灌溉渠道评级方法

为了对灌溉渠道进行评级，需要选择独立参数。以下参数被认为是影响灌溉渠道性能的重要因素：
1. 流量（Q） ：是灌溉渠道设计的重要参数之一，水力结构的尺寸特性基于流量进行估算。
2. 年流量变化（Qv） ：月水量排放的年变化分布模式代表了渠道中的最大和最小流量。流量变化大的渠道设计容易出错，常导致洪水和农田淹没；而流量稳定的渠道不确定性较小，便于设计。
3. 渠道损失（L） ：指渠道中水流在流动过程中渗入或蒸发的水量。该参数也反映了渠道效率，通过从流入量中扣除损失和抽取的水量，再除以流入量来计算。损失的水量越多，渠道承受极端事件不确定性和压力的能力就越弱。
4. 存储容量（S） ：渠道存储水的能力。存储容量越高，发生洪水的可能性就越低。渠道的水力结构决定了其存储容量，可通过水力半径、深度和渠道长度来计算。
5. 地下水贡献（G） ：灌溉渠道通常在夏季由地下水补给，而在季风季节为地下水充电。这种渠道与地下水之间的相互影响关系有助于维持水位，确保有足够的水用于灌溉。
6. 农场需求（D） ：相邻农田的需水量取决于作物类型和收获频率。亲水作物需水量大，疏水作物需水量小。由于大多数经济作物是亲水作物，缓冲灌溉田对水的需求通常较高，这增加了渠道的压力，常导致用水短缺。多作物种植比单作物种植需水量更高，灌溉方式（如喷灌和滴灌）也会影响需水量。
7. 缓冲池塘的存在（B） ：缓冲池塘通常用于在缺水时储存水。在夏季或长时间无雨时，农民会使用这些池塘。缓冲池塘的存在大大减轻了渠道的压力，池塘越多，渠道承受不确定时期的能力就越强。
8. ** sedimentation（Vs）**：沉积物的数量会影响渠道的输水和蓄水能力。淤积严重的渠道在洪水等极端事件中无法承受高流量。

为了对灌溉渠道进行分类，首先使用神经网络，因其具有模式识别能力。将上述因素作为输入参数输入到模型中，利用网络的分类能力对数据集进行聚类。首先输入训练数据集以确定各个聚类的特征，然后输入代表不确定情况的新数据集进行聚类，根据已知的聚类特征可以轻松评估渠道承受不确定性的能力。

同时，也使用决策树算法（DTA）对相同的数据集进行分类。在聚类之前，将整个数据集在 1 - 9 的尺度上进行评级，评级与渠道承受异常气候条件的适用性成反比。

4. 结果与初步分析

使用具有 11 个输入、1 个输出、对数 - 西格莫德激活函数、1000 次迭代和 0.3 初始权重的神经网络对 1138 个可用样本进行聚类，聚类半径保持在 30%。训练数据集由 9 行数据组成，清晰地描绘了九个聚类所需的特征。

聚类结果显示，只有 10.82% 的样本最适合承受气候和人口变化的异常情况，而 11.43% 的样本最不适合。然而，对聚类特征的分析表明，聚类 1 和 9 并不能准确代表最适合和最不适合的灌溉渠道。例如，高泥沙含量、低缓冲池塘浓度、低存储容量、高流量变化和高渠道损失的样本也被归入聚类 1；而具有高存储容量、适度地下水贡献和缓冲池塘频率的样本被归入聚类 9。因此，神经聚类方法容易出错，不能准确反映样本的真实情况。

以下是训练数据集各聚类因素的最大和最小值：
| 聚类 | 流量 | 年流量变化 | 渠道损失 | 存储容量 | 地下水贡献 | 农场需求 | 缓冲池塘存在 | sedimentation |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 1 最小值 | 9 | 1 | 1 | 9 | 9 | 1 | 9 | 1 |
| 2 最小值 | 8 | 2 | 2 | 8 | 8 | 2 | 8 | 2 |
| 3 最小值 | 7 | 3 | 3 | 7 | 7 | 3 | 7 | 3 |
| 4 最小值 | 6 | 4 | 4 | 6 | 6 | 4 | 6 | 4 |
| 5 最小值 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| 6 最小值 | 4 | 6 | 6 | 4 | 4 | 6 | 4 | 6 |
| 7 最小值 | 3 | 7 | 7 | 3 | 3 | 7 | 3 | 7 |
| 8 最小值 | 2 | 8 | 8 | 2 | 2 | 8 | 2 | 8 |
| 9 最小值 | 1 | 9 | 9 | 1 | 1 | 9 | 1 | 9 |
| 1 最大值 | 9 | 1 | 1 | 9 | 9 | 1 | 9 | 1 |
| 2 最大值 | 8 | 2 | 2 | 8 | 8 | 2 | 8 | 2 |
| 3 最大值 | 7 | 3 | 3 | 7 | 7 | 3 | 7 | 3 |
| 4 最大值 | 6 | 4 | 4 | 6 | 6 | 4 | 6 | 4 |
| 5 最大值 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| 6 最大值 | 4 | 6 | 6 | 4 | 4 | 6 | 4 | 6 |
| 7 最大值 | 3 | 7 | 7 | 3 | 3 | 7 | 3 | 7 |
| 8 最大值 | 2 | 8 | 8 | 2 | 2 | 8 | 2 | 8 |
| 9 最大值 | 1 | 9 | 9 | 1 | 1 | 9 | 1 | 9 |

下面是神经聚类方法下可用样本数据集的聚类权重和分布情况的 mermaid 流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(总样本1138个):::process --> B(最适合10.82%):::process
    A --> C(最不适合11.43%):::process
    A --> D(其他):::process

综上所述，在评估灌溉渠道的性能和适应性时，人工神经网络和决策树算法都有其独特的作用。但原始的神经聚类方法存在一定的局限性，需要进一步改进以更准确地反映实际情况。接下来，我们将介绍改进后的引导神经聚类方法（GNCM）以及决策树算法在样本数据上的应用结果。

灌溉渠道评级：基于认知指标与智能算法的研究

5. 引导神经聚类方法（GNCM）及结果

为了改进神经聚类方法的准确性，采用了引导神经聚类方法（GNCM）。该方法的核心是通过计算一个目标函数，将所有有利因素评级的总和除以所有不利因素评级的总和，并将归一化结果作为输入变量，然后对样本进行重新聚类。目标函数的计算公式如下：
[
\text{Objective Function (Obj)} = \frac{Q \times S \times G \times B}{Q_v \times L \times D \times V_s}
]
对于每个样本，根据上述公式计算目标函数值，并按照以下公式进行归一化：
[
\text{Obj (Normalized)} = \frac{\text{Obj of the present sample} - \text{minimum of all Obj}}{\text{maximum of all Obj} - \text{minimum of all Obj}}
]

使用 GNCM 方法进行聚类后，发现聚类 4 代表了最适合的灌溉渠道。这些渠道具有高流量、低年流量变化、高渠道损失、非常高的存储容量、适度的缓冲池塘浓度、非常低的泥沙含量和低农场需求。尽管该聚类中的渠道损失较高，但高存储容量和低农场需求缓解了这一问题。

从聚类权重来看，只有 10.63% 的样本具有聚类 4 的特征，适合承受气候变化和快速城市化带来的不确定性。聚类 3 代表了最不适合的灌溉渠道，样本中约 13.01% 的渠道具有聚类 3 的特征。

以下是 GNCM 方法下可用样本数据集的聚类权重和分布情况的 mermaid 流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(总样本):::process --> B(聚类4: 10.63%):::process
    A --> C(聚类3: 13.01%):::process
    A --> D(其他聚类):::process

6. 决策树算法（DTA）应用

在应用 GNCM 之后，将决策树算法（DTA）应用于相同的样本数据集。使用以下规则进行分类：
- 如果目标函数大于 85% 且小于 100%，则将渠道分配到聚类 1。
- 否则，如果目标函数大于 75% 且小于 84%，则将渠道分配到聚类 2。
- 否则，如果目标函数大于 65% 且小于 74%，则将渠道分配到聚类 3。
- 否则，如果目标函数大于 55% 且小于 64%，则将渠道分配到聚类 4。
- 否则，如果目标函数大于 45% 且小于 54%，则将渠道分配到聚类 5。
- 否则，如果目标函数大于 35% 且小于 44%，则将渠道分配到聚类 6。
- 否则，如果目标函数大于 25% 且小于 34%，则将渠道分配到聚类 7。
- 否则，如果目标函数大于 15% 且小于 24%，则将渠道分配到聚类 8。
- 否则，将渠道分配到聚类 9。

应用 DTA 后发现，DTA 的聚类 1 与 GNCM 的聚类 9 和 4 相似，而 DTA 的聚类 9 与 GNCM 除聚类 4 之外的所有聚类相当。只有 0.17% 的总样本被预测为具有最优聚类 1 的特征，而 18.10% 的样本被归类为聚类 9。

7. 综合分析与结论

综合 GNCM 和 DTA 的结果，聚类 4 的渠道特征对于应对气候变化和城市化影响具有重要意义。如果在开发新的灌溉渠道时遵循聚类 4 渠道的特征，这些渠道将更能抵抗气候异常和城市化的影响。

以下是灌溉渠道最优配置的表格，展示了各参数的最优取值范围：
| 参数 | 最优取值 |
| — | — |
| 流量（Q） | 7/9 |
| 年流量变化（Qv） | 2/9 |
| 渠道损失（L） | 3/9 |
| 存储容量（S） | 8/9 |
| 地下水贡献（G） | 6/9 |
| 农场需求（D） | 1/9 |
| 缓冲池塘存在（B） | 9/9 |
| 泥沙含量（Vs） | 3/9 |

综上所述，通过人工神经网络和决策树算法的结合使用，我们能够更准确地评估灌溉渠道的性能和适应性。引导神经聚类方法（GNCM）和决策树算法（DTA）的应用为灌溉渠道的设计和管理提供了有价值的参考。在未来的灌溉渠道建设中，可以参考聚类 4 的特征，以提高渠道的抗风险能力，确保农业用水的稳定供应。

在实际应用中，还可以进一步考虑其他因素，如渠道的维护成本、生态环境影响等。同时，可以结合更多的数据和更先进的算法，不断优化灌溉渠道的评级和设计方法，以适应不断变化的环境和需求。