人工智能-深度学习-水环境仿真系统在成都市中心城区河流整治中的应用.pdf

【人工智能在水环境仿真系统中的应用】 随着城市化进程加速，城市水环境问题日益严重，包括水体污染、水质恶化、水源短缺以及地下水位下降等问题。在这种背景下，利用人工智能技术，尤其是深度学习，来解决这些问题变得至关重要。人工智能能够通过深度学习算法，对复杂的城市水环境系统进行建模和预测，从而辅助决策者制定有效的治理策略。 本文以成都市中心城区为例，深入探讨了人工智能技术在水环境管理中的应用。具体来说，针对府河、南河和沙河这三条河流，采用了零维和一维河流水质模型，构建了数学模型，用以描述河流水质变化。这些模型能够捕捉河流的地理特征、水文和水力特性，为后续的仿真分析奠定基础。 MATLAB/SIMULINK作为一种强大的可视化工具，被用来构建成都市中心城区河流的仿真模型。通过对不同水期，如最枯月、枯水期、前平水期、丰水期和后平水期的仿真分析，可以全面理解河流在不同条件下的水质状况。特别地，对于最枯月的仿真分析，由于此时污染可能最为严重，有助于识别关键污染源和治理策略。 此外，本文引入的计算机可视化水环境仿真技术，可以直观地展示成都市河流的水质现状，提高了信息处理的效率和准确性。通过综合运用仿真技术，系统可以预测和评估流域水污染，为不同类型的城区河流提供水质模拟和管理的参考。这不仅帮助管理者快速掌握和预测区域水污染状况，也为制定成都市的水污染预防和综合整治方案提供了科学依据。 关键词：水环境综合治理，城区河流，水环境系统，仿真系统 这篇论文的研究成果表明，人工智能和深度学习在水环境管理中的应用具有广阔的前景，不仅可以提升水环境治理的科学性和效率，也为其他城市的水环境问题提供了借鉴和解决方案。未来，随着技术的进一步发展，人工智能将在水资源保护、污染控制和环境可持续性方面发挥更大作用。