本發(fā)明涉及水體硝酸鹽氮測(cè)量領(lǐng)域，尤其是涉及一種和聲搜索優(yōu)化的稀土礦區(qū)農(nóng)田水體硝酸鹽氮軟測(cè)量方法。

背景技術(shù)：

稀土廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，被譽(yù)為“工業(yè)維生素”。在我國稀土資源中，離子型稀土是非常珍貴的稀土資源，它主要集中在我國的南方地區(qū)。我國的離子型稀土以重稀土為主。我國是世界上重稀土儲(chǔ)量最大的國家，而重稀土是制造各種尖端武器必不可少的原材料。因此我國離子型稀土在世界工業(yè)中具有舉足輕重的作用。

目前，離子型稀土的開采主要是利用原地浸礦的工藝。在開采離子型稀土礦時(shí)，首先在山體上挖掘大量的豎井，然后通過豎井把大量的酸性化學(xué)溶液灌注到礦山山體。然而這些灌注的酸性化學(xué)溶液容易滲透到稀土礦區(qū)的小溪河流，從而污染稀土礦區(qū)的小溪河流，而稀土礦區(qū)農(nóng)田灌溉的水源往往都是來自于稀土礦區(qū)的小溪河流。由此可見，離子型稀土的開采容易造成稀土礦區(qū)農(nóng)田水體的污染。為了有效地治理稀土礦區(qū)農(nóng)田的水體污染，很有必要科學(xué)地把握稀土礦區(qū)農(nóng)田水體的水質(zhì)狀況。

硝酸鹽氮是反映稀土礦區(qū)農(nóng)田水體水質(zhì)的重要指標(biāo)之一。而傳統(tǒng)檢測(cè)水體硝酸鹽氮的方法需要耗費(fèi)大量的人力。為此，人們嘗試?yán)密洔y(cè)量的方法來把握水體中硝酸鹽氮的含量。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是水質(zhì)軟測(cè)量時(shí)的常用軟測(cè)量模型，但傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于稀土礦區(qū)農(nóng)田水體硝酸鹽氮軟測(cè)量時(shí)容易出現(xiàn)陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)。因此，傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在稀土礦區(qū)農(nóng)田水體硝酸鹽氮軟測(cè)量中的測(cè)量精度還有待于進(jìn)一步提高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種和聲搜索優(yōu)化的稀土礦區(qū)農(nóng)田水體硝酸鹽氮軟測(cè)量方法。它在很大程度上克服了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于稀土礦區(qū)農(nóng)田水體硝酸鹽氮軟測(cè)量時(shí)容易出現(xiàn)陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)，本發(fā)明能夠提高稀土礦區(qū)農(nóng)田水體硝酸鹽氮的軟測(cè)量精度。

本發(fā)明的技術(shù)方案：一種和聲搜索優(yōu)化的稀土礦區(qū)農(nóng)田水體硝酸鹽氮軟測(cè)量方法，包括以下步驟：

步驟1，在需要軟測(cè)量的稀土礦區(qū)農(nóng)田內(nèi)連續(xù)num天采集水體樣本，并對(duì)水體樣本進(jìn)行檢測(cè)，測(cè)量出與農(nóng)田水質(zhì)相關(guān)的指標(biāo)：氨氮、總氮、硫化物、溶解氧、ph值、水溫、水深度、農(nóng)田面積、硝酸鹽氮，將測(cè)量出來的數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)集；然后對(duì)采集到的樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化處理；

步驟2，用戶初始化參數(shù)，所述初始化參數(shù)包括軟測(cè)量跨度天數(shù)xd，三層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)pn，和聲庫大小hms，和聲庫的選取概率hmcr，擾動(dòng)概率par，最大評(píng)價(jià)次數(shù)max_fes；

步驟3，令當(dāng)前演化代數(shù)t＝0，并令當(dāng)前評(píng)價(jià)次數(shù)fes＝0；

步驟4，令三層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量為歸一化的一天的稀土礦區(qū)農(nóng)田水體水質(zhì)指標(biāo)：氨氮、總氮、硫化物、溶解氧、ph值、水溫、水深度、農(nóng)田面積、硝酸鹽氮，輸出為歸一化的xd天后的稀土礦區(qū)農(nóng)田水體的硝酸鹽氮值，然后確定三層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層和輸出層的傳遞函數(shù)，并計(jì)算三層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化設(shè)計(jì)參數(shù)個(gè)數(shù)d＝pn×11+1；

步驟5，隨機(jī)初始化和聲庫其中個(gè)體下標(biāo)i＝1,2,...,hms，并且為和聲庫bpt中的第i個(gè)個(gè)體；個(gè)體存儲(chǔ)了三層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的d個(gè)優(yōu)化設(shè)計(jì)參數(shù)值，并且為個(gè)體中的第j個(gè)優(yōu)化參數(shù)值，其中維度下標(biāo)j＝1,2,...,d；

步驟6，計(jì)算和聲庫bpt中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)值；

步驟7，令當(dāng)前評(píng)價(jià)次數(shù)fes＝fes+hms；

步驟8，保存和聲庫bpt中的最優(yōu)個(gè)體best^t；

步驟9，執(zhí)行基于精英區(qū)域反向策略的搜索操作產(chǎn)生新個(gè)體bv^t，具體步驟如下：

步驟9.1，令計(jì)數(shù)器nj＝1；

步驟9.2，如果計(jì)數(shù)器nj小于或等于d，則轉(zhuǎn)到步驟9.3，否則轉(zhuǎn)到步驟10；

步驟9.3，在[1,hms]之間隨機(jī)產(chǎn)生三個(gè)互不相等的正整數(shù)rn1，rn2和rn3；

步驟9.4，在[0,1]之間產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù)crp；

步驟9.5，如果crp小于hmcr，則轉(zhuǎn)到步驟9.6，否則轉(zhuǎn)到步驟9.15；

步驟9.6，令

步驟9.7，在[0,1]之間產(chǎn)生兩個(gè)隨機(jī)實(shí)數(shù)pr1和pr2；

步驟9.8，如果pr1小于par，則轉(zhuǎn)到步驟9.9，否則轉(zhuǎn)到步驟9.16；

步驟9.9，如果pr2小于0.5，則轉(zhuǎn)到步驟9.10，否則轉(zhuǎn)到步驟9.11；

步驟9.10，令然后轉(zhuǎn)到步驟9.16；

步驟9.11，計(jì)算精英個(gè)體數(shù)量其中為向下取整運(yùn)算符號(hào)；

步驟9.12，在和聲庫中選擇出前pbn個(gè)優(yōu)秀個(gè)體組成精英庫其中為精英庫pbestt中的第ki個(gè)精英個(gè)體，且精英個(gè)體下標(biāo)ki＝1,2,...,pbn；

步驟9.13，計(jì)算精英庫pbestt中第nj維上的最小值elbnj與最大值eubnj，計(jì)算公式如下：

其中ki＝1,2,....,pbn；min為取最小值函數(shù)；max為取最大值函數(shù)；

步驟9.14，在[0,1]之間產(chǎn)生兩個(gè)服從均勻分布的隨機(jī)實(shí)數(shù)eo和ew，并令然后轉(zhuǎn)到步驟9.16；

步驟9.15，令其中rr和sf為[0,1]之間的隨機(jī)實(shí)數(shù)；

步驟9.16，令計(jì)數(shù)器nj＝nj+1，然后轉(zhuǎn)到步驟9.2；

步驟10，計(jì)算個(gè)體bv^t的適應(yīng)值；

步驟11，在和聲庫中找出適應(yīng)值最差的個(gè)體記為worst^t，如果個(gè)體bv^t優(yōu)于個(gè)體worst^t，則用個(gè)體bv^t替換個(gè)體worst^t，否則保持個(gè)體worst^t不變；

步驟12，令當(dāng)前評(píng)價(jià)次數(shù)fes＝fes+1，并令當(dāng)前演化代數(shù)t＝t+1；

步驟13，保存和聲庫bpt中的最優(yōu)個(gè)體best^t；

步驟14，重復(fù)步驟9至步驟13，直至當(dāng)前評(píng)價(jià)次數(shù)fes達(dá)到max_fes后結(jié)束，將執(zhí)行過程中得到的最優(yōu)個(gè)體best^t解碼為三層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值和偏置值，利用得到的三層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為軟測(cè)量模型，即可實(shí)現(xiàn)稀土礦區(qū)農(nóng)田水體硝酸鹽氮的軟測(cè)量。

本發(fā)明采用三層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為稀土礦區(qū)農(nóng)田水體硝酸鹽氮的軟測(cè)量模型，并利用改進(jìn)的和聲搜索來優(yōu)化設(shè)計(jì)軟測(cè)量模型。在改進(jìn)的和聲搜索中，首先執(zhí)行基于精英區(qū)域反向策略的搜索操作產(chǎn)生個(gè)體，然后選擇出優(yōu)秀個(gè)體進(jìn)入下一代和聲庫，反復(fù)循環(huán)該搜索過程直至滿足終止條件，最后將得到的最優(yōu)個(gè)體解碼為軟測(cè)量模型，即可實(shí)現(xiàn)稀土礦區(qū)農(nóng)田水體硝酸鹽氮的軟測(cè)量。本發(fā)明能夠提高稀土礦區(qū)農(nóng)田水體硝酸鹽氮的軟測(cè)量精度。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的流程圖。

具體實(shí)施方式

下面通過實(shí)施例，并結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步具體的說明。

實(shí)施例：

步驟1，在需要軟測(cè)量的稀土礦區(qū)農(nóng)田內(nèi)連續(xù)num＝58天采集水體樣本，并對(duì)水體樣本進(jìn)行檢測(cè)，測(cè)量出與農(nóng)田水質(zhì)相關(guān)的指標(biāo)：氨氮、總氮、硫化物、溶解氧、ph值、水溫、水深度、農(nóng)田面積、硝酸鹽氮，將測(cè)量出來的數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)集；然后對(duì)采集到的樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化處理；

步驟2，用戶初始化參數(shù)，所述初始化參數(shù)包括軟測(cè)量跨度天數(shù)xd＝2，三層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)pn＝5，和聲庫大小hms＝50，和聲庫的選取概率hmcr＝0.95，擾動(dòng)概率par＝0.6，最大評(píng)價(jià)次數(shù)max_fes＝300000；

步驟3，令當(dāng)前演化代數(shù)t＝0，并令當(dāng)前評(píng)價(jià)次數(shù)fes＝0；

步驟4，令三層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量為歸一化的一天的稀土礦區(qū)農(nóng)田水體水質(zhì)指標(biāo)：氨氮、總氮、硫化物、溶解氧、ph值、水溫、水深度、農(nóng)田面積、硝酸鹽氮，輸出為歸一化的xd天后的稀土礦區(qū)農(nóng)田水體的硝酸鹽氮值，然后確定三層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層和輸出層的傳遞函數(shù)，并計(jì)算三層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化設(shè)計(jì)參數(shù)個(gè)數(shù)d＝pn×11+1；

步驟5，隨機(jī)初始化和聲庫其中個(gè)體下標(biāo)i＝1,2,...,hms，并且為和聲庫bpt中的第i個(gè)個(gè)體；個(gè)體存儲(chǔ)了三層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的d個(gè)優(yōu)化設(shè)計(jì)參數(shù)值，并且為個(gè)體中的第j個(gè)優(yōu)化參數(shù)值，其中維度下標(biāo)j＝1,2,...,d；

步驟6，計(jì)算和聲庫bpt中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)值；

步驟7，令當(dāng)前評(píng)價(jià)次數(shù)fes＝fes+hms；

步驟8，保存和聲庫bpt中的最優(yōu)個(gè)體best^t；

步驟9，執(zhí)行基于精英區(qū)域反向策略的搜索操作產(chǎn)生新個(gè)體bv^t，具體步驟如下：

步驟9.1，令計(jì)數(shù)器nj＝1；

步驟9.2，如果計(jì)數(shù)器nj小于或等于d，則轉(zhuǎn)到步驟9.3，否則轉(zhuǎn)到步驟10；

步驟9.3，在[1,hms]之間隨機(jī)產(chǎn)生三個(gè)互不相等的正整數(shù)rn1，rn2和rn3；

步驟9.4，在[0,1]之間產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù)crp；

步驟9.5，如果crp小于hmcr，則轉(zhuǎn)到步驟9.6，否則轉(zhuǎn)到步驟9.15；

步驟9.6，令

步驟9.7，在[0,1]之間產(chǎn)生兩個(gè)隨機(jī)實(shí)數(shù)pr1和pr2；

步驟9.8，如果pr1小于par，則轉(zhuǎn)到步驟9.9，否則轉(zhuǎn)到步驟9.16；

步驟9.9，如果pr2小于0.5，則轉(zhuǎn)到步驟9.10，否則轉(zhuǎn)到步驟9.11；

步驟9.10，令然后轉(zhuǎn)到步驟9.16；

步驟9.11，計(jì)算精英個(gè)體數(shù)量其中為向下取整運(yùn)算符號(hào)；

步驟9.12，在和聲庫中選擇出前pbn個(gè)優(yōu)秀個(gè)體組成精英庫其中為精英庫pbestt中的第ki個(gè)精英個(gè)體，且精英個(gè)體下標(biāo)ki＝1,2,...,pbn；

步驟9.13，計(jì)算精英庫pbestt中第nj維上的最小值elbnj與最大值eubnj，計(jì)算公式如下：

其中ki＝1,2,....,pbn；min為取最小值函數(shù)；max為取最大值函數(shù)；

步驟9.14，在[0,1]之間產(chǎn)生兩個(gè)服從均勻分布的隨機(jī)實(shí)數(shù)eo和ew，并令然后轉(zhuǎn)到步驟9.16；

步驟9.15，令其中rr和sf為[0,1]之間的隨機(jī)實(shí)數(shù)；

步驟9.16，令計(jì)數(shù)器nj＝nj+1，然后轉(zhuǎn)到步驟9.2；

步驟10，計(jì)算個(gè)體bv^t的適應(yīng)值；

步驟11，在和聲庫中找出適應(yīng)值最差的個(gè)體記為worst^t，如果個(gè)體bv^t優(yōu)于個(gè)體worst^t，則用個(gè)體bv^t替換個(gè)體worst^t，否則保持個(gè)體worst^t不變；

步驟12，令當(dāng)前評(píng)價(jià)次數(shù)fes＝fes+1，并令當(dāng)前演化代數(shù)t＝t+1；

步驟13，保存和聲庫bpt中的最優(yōu)個(gè)體best^t；

步驟14，重復(fù)步驟9至步驟13，直至當(dāng)前評(píng)價(jià)次數(shù)fes達(dá)到max_fes后結(jié)束，將執(zhí)行過程中得到的最優(yōu)個(gè)體best^t解碼為三層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值和偏置值，利用得到的三層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為軟測(cè)量模型，即可實(shí)現(xiàn)稀土礦區(qū)農(nóng)田水體硝酸鹽氮的軟測(cè)量。

本文中所描述的具體實(shí)施例僅僅是對(duì)本發(fā)明精神作舉例說明。本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對(duì)所描述的具體實(shí)施例做各種各樣的修改或補(bǔ)充或采用類似的方式替代，但并不會(huì)偏離本發(fā)明的精神或者超越所附權(quán)利要求書所定義的范圍。