□李明然

水資源是人類生存和發(fā)展不可或缺的重要自然資源，隨著人口持續(xù)增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展，出現(xiàn)了水環(huán)境污染、水資源短缺等問題。研究區(qū)域水資源安全狀況，對(duì)于優(yōu)化配置水資源、緩解水資源供需矛盾以及實(shí)現(xiàn)水資源與經(jīng)濟(jì)社會(huì)和諧發(fā)展具有重要意義。

由于水資源系統(tǒng)是一個(gè)包含社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境等互相關(guān)聯(lián)的復(fù)合系統(tǒng)，它們之間呈現(xiàn)復(fù)雜的非線性關(guān)系，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在處理非線性問題上有著無可比擬的優(yōu)勢(shì)，它通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)處理，最大程度上保留了數(shù)據(jù)之間的客觀聯(lián)系，具有良好的應(yīng)用前景。Elman-NN由于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)對(duì)歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)具有敏感性，多應(yīng)用于預(yù)測(cè)分析，而在水資源安全評(píng)價(jià)方面的應(yīng)用很少?，F(xiàn)根據(jù)某市實(shí)際情況構(gòu)建水資源安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，嘗試選用El?man-NN評(píng)價(jià)分析某市水資源安全狀況，驗(yàn)證Elman-NN的適用性，以期推廣Elman-NN在水資源安全評(píng)價(jià)方面的應(yīng)用。

1.水資源安全分級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

水資源評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立是進(jìn)行水資源安全評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)，由于不同地域水資源狀況不同，因此評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取就有所區(qū)別?，F(xiàn)結(jié)合研究區(qū)域水資源特點(diǎn)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展實(shí)際狀況，同時(shí)參考關(guān)于研究區(qū)域和相似地區(qū)的城市水資源安全評(píng)價(jià)的相關(guān)研究成果，并遵循指標(biāo)的代表性、科學(xué)性、可量化性，數(shù)據(jù)的易獲取性原則，將水資源安全劃分為本底安全、利用安全、生態(tài)安全3個(gè)準(zhǔn)則層，然后針對(duì)這3個(gè)準(zhǔn)則層共選取11個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)來構(gòu)建了某市水資源安全綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)先選用國(guó)際、國(guó)內(nèi)或地方水資源安全標(biāo)準(zhǔn)，其次參考相關(guān)研究成果、規(guī)劃目標(biāo)，再次尋求專家經(jīng)驗(yàn)值。具體水資源安全評(píng)價(jià)指標(biāo)等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)詳見表1。評(píng)價(jià)指標(biāo)確定后，收集2009年—2018年研究區(qū)域的相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來源于經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒、水資源公報(bào)以及政府的官方網(wǎng)站等。

表1 水資源安全評(píng)價(jià)指標(biāo)等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)

2.基于Elman-NN的水資源安全評(píng)價(jià)模型的建立

2.1 Elman-NN模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)基本情況

Elman-NN模型是一種典型的局部回歸動(dòng)態(tài)反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，最早是由J.L.Elman在1990年針對(duì)語音處理問題提出來。Elman-NN是在BP-NN的基礎(chǔ)上，通過增加承接層使網(wǎng)絡(luò)具備延遲與存儲(chǔ)功能，從而使系統(tǒng)具備處理動(dòng)態(tài)信息的能力，增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和模型的準(zhǔn)確度。該模型結(jié)構(gòu)一般分為4層：輸入層、隱含層、承接層和輸出層。信號(hào)經(jīng)輸入層傳遞到隱含層，在隱含層經(jīng)過傳遞函數(shù)（有線性函數(shù)和非線性函數(shù)兩類函數(shù)）的計(jì)算再傳遞給承接層，承接層和隱含層節(jié)點(diǎn)一一對(duì)應(yīng)，它將記憶的上一時(shí)刻的隱含層狀態(tài)和當(dāng)前時(shí)刻的輸入一同作為隱含層的輸入，起到了延時(shí)記憶的功能。承接層和輸出層傳遞函數(shù)均為線性函數(shù)，輸出層起到線性加權(quán)作用。當(dāng)隱含層神經(jīng)元足夠多的時(shí)候，Elman-NN可以保證網(wǎng)絡(luò)以任意精度逼近任意非線性函數(shù)。

2.2 水資源安全評(píng)價(jià)模型的建立和訓(xùn)練

水資源安全評(píng)價(jià)模型建模的構(gòu)建和訓(xùn)練均是利用MATLAB（R2016a）軟件完成。

訓(xùn)練樣本的確定。評(píng)價(jià)指標(biāo)體系確立后，將選定的11個(gè)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)值作為輸入項(xiàng)，而與之對(duì)應(yīng)的水資源安全等級(jí)作為輸出項(xiàng)。為了模型具有良好的適用性，需要有充足的訓(xùn)練樣本，此文采用MATLAB軟件中的uni?frnd函數(shù)在評(píng)價(jià)指標(biāo)相應(yīng)級(jí)別隨機(jī)生成的200個(gè)樣本值，共生成1000組的標(biāo)準(zhǔn)的輸入樣本。同樣生成1000組與之對(duì)應(yīng)的水資源安全等級(jí)作為理論輸出值。將生成的1000組樣本隨機(jī)抽取800組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，剩余200組數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證樣本。

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)與訓(xùn)練。應(yīng)用newelm函數(shù)創(chuàng)建評(píng)價(jià)模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)采用輸入層、隱含層、承接層、輸出層的4層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。依照構(gòu)建的水資源評(píng)價(jià)指標(biāo)體系可確定輸入層為11個(gè)神經(jīng)元，輸出層為1個(gè)神經(jīng)元。隱含層和輸出層的傳遞函數(shù)分別選用tansig正切函數(shù)和purelin線性函數(shù)，訓(xùn)練函數(shù)選用L-M優(yōu)化算法的trainlm函數(shù)。隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的先通過經(jīng)驗(yàn)公式：N=+e確定大概范圍，式中N為隱層神經(jīng)元數(shù)，p為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)，t為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)，e為調(diào)節(jié)常數(shù)，取值1～10。然后編寫程序，從確定的隱含層神經(jīng)元范圍的最小值開始，逐一增加進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，選取訓(xùn)練誤差最小時(shí)的隱含層神經(jīng)元數(shù)，最終確定為7。為消除不同量綱的影響，應(yīng)用mapminmax函數(shù)將訓(xùn)練樣本和驗(yàn)證樣本標(biāo)準(zhǔn)化到[0,1]區(qū)間。最大終止訓(xùn)練步數(shù)設(shè)置為1000步，學(xué)習(xí)速率設(shè)置為0.01，設(shè)定期望誤差為1.0×10-4，其他參數(shù)均選用默認(rèn)值。經(jīng)過67次迭代訓(xùn)練，訓(xùn)練誤差達(dá)到8.4887×10-5，達(dá)到設(shè)定閾值，訓(xùn)練終止，訓(xùn)練誤差變化曲線見圖1。模型訓(xùn)練完成后，導(dǎo)入驗(yàn)證樣本進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)性能的驗(yàn)證，最終驗(yàn)證誤差為6.4144×10-5，與訓(xùn)練誤差很接近，說明網(wǎng)絡(luò)沒有出現(xiàn)過擬合。Elman-NN模型擬合值和目標(biāo)值對(duì)比見圖2，由圖2可以看出，驗(yàn)證輸出與期望輸出非常吻合，由此可以證明此模型的泛化能力很強(qiáng)，完全滿足水資源安全評(píng)價(jià)的要求。

圖1 訓(xùn)練誤差變化曲線圖

圖2 Elman-NN模型擬合值和目標(biāo)值對(duì)比圖

2.3 結(jié)果評(píng)價(jià)與分析

水資源安全評(píng)價(jià)模型網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后，將研究區(qū)域2009年—2018年各評(píng)價(jià)指標(biāo)值帶入到保存的Elman-NN和BP-NN網(wǎng)絡(luò)里進(jìn)行計(jì)算，可得到研究區(qū)域2009年—2018年的水資源安全綜合評(píng)價(jià)等級(jí)，水資源安全綜合評(píng)價(jià)結(jié)果見表2。由表2可知，兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得出的評(píng)價(jià)結(jié)果是一致的，2009年—2015年（除2012年水資源安全程度為臨界安全外），研究區(qū)域的水資源安全等級(jí)為均為不安全，2016年—2018年，水資源安全等級(jí)均為臨界安全。由2009年—2018年的整體趨勢(shì)看研究區(qū)域的水資源安全狀況有向好的變化趨勢(shì)。但從現(xiàn)狀看，研究區(qū)域的水資源安全狀況處于臨界安全狀態(tài)，形勢(shì)仍是不容樂觀的，需進(jìn)一步提高水資源安全狀況。

表2 水資源安全綜合評(píng)價(jià)結(jié)果

3.結(jié)論與討論

根據(jù)某市實(shí)際情況構(gòu)建了水資源安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，選用Elman-NN模型評(píng)價(jià)分析該市水資源安全狀況，結(jié)果顯示，Elman-NN建模方便，模型的泛化能力很強(qiáng)，能夠適用于水資源安全評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果客觀、簡(jiǎn)明。

基于Elman-NN模型得出的水資源安全綜合評(píng)價(jià)結(jié)果顯示，2009年—2018年某市水資源安全狀況有向好的變化趨勢(shì)，但該市水資源安全現(xiàn)狀仍處于臨界安全狀況，形勢(shì)不容樂觀。

水資源安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建是評(píng)價(jià)水資源安全狀況的基礎(chǔ)，本次只選取了11個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，但水資源安全涉及到水資源、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境等諸多方面，指標(biāo)的選取仍需要進(jìn)一步深入研究和完善。Elman-NN模型參數(shù)需要進(jìn)一步優(yōu)化改進(jìn)，進(jìn)而提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性?！?/p>