松嫩平原地下水资源及其环境问题调查评价
式中：
为第k样本的第i个输入值；xi,max和xi,min分别为第i个水质指标的最大值和最小值 。
另外，为了消除极值的影响 ， 如果污染水质指标达到Ⅴ类 ， 输入时就按Ⅴ类水的下限输入；对于某些小于一类水标准上限浓度1/10的监测数据，输入时就按一类标准上限的1/10输入 。
4.运行BP神经网络评价程序
鉴于VB.net写成的神经网络算法运行速度过慢，同时经过实践，用C+＋写成的神经网络运算速度相对比较快 ， 所以采用混合编程的方法 。用C+＋写成神经网络程序，然后在VB.net下调用C+＋程序进行评价 。但是为了达到程序运行美观 ， 让C+＋程序在后台运行，从而兼具了VB.net界面可视化和DOS程序运行速度快的优势 。
二、地下水水质预测
进行地下水污染预警 ， 要充分运用各种专家的知识经验和有效的模型预测手段，在过去地下水环境及其演化趋势的基础上，预计未来可能发生的环境影响，综合考虑地下水环境的自然属性，判别地下水环境质量状况 。在系统中是利用已知多年地下水水质观测资料来推算近期地下水水质的动态变化情况 。系统提供了两种预测方法，即时间序列分析与灰色预测 。
（一）时间序列分析
地下水水质动态的时间序列分析方法的基本思想是认为地下水水质在随时间变化的过程中，任一时刻的变化和前期要素的变化有关，利用这种关系建立适当的模型来描述它们变化的规律性，然后利用所建立的模型做出地下水动态未来时刻的预报值估计 。用时间序列分析的方法，可以建立多种用于预报的随机模型，本系统采用指数平滑法进行预测 。指数平滑的原理为：当利用过去观测值的加权平均来预测未来的观测值时（这个过程称为平滑），离得越近的观测值要给以更大的权 。而“指数”意味着：按照已有观测值“老”的程度，其上的权数按指数速度递减 。
指数平滑法具有计算比较简单，对实际变化比较灵敏，在预测时所需的观测值不多等特点 。这种方法在整个预测过程中，始终不断地用预测误差来纠正预测值 。基本思路是首先对原始数据（监测值）作处理，处理后的数据称作“平滑值” 。给定一个权系数α（平滑常数），则平滑值由下式得到：
St＝α·Xp＋（1—α）·Xt
式中：St为平滑值；Xp为新数据；Xt为老数据 。
上式表明所求得的平滑值是新老数据的加权组合 。计算时，数据处理按几级分几次作，常记
、
、
分别为t时刻的第1次、第2次、第3次的平滑值 。对经过处理的数据（平滑值）再作适当计算可构成以下非线性预测模型：
Yt+T=at+bt·T＋c·tT2
式中：Yt＋T为t+T时刻预测值；T为以t为起点向未来伸展时刻（t以后模型外推时间）；at、bt、ct为模型参数 ， 分别代表t时刻的期望值、线性增量、抛物线增量 。
其中：
松嫩平原地下水资源及其环境问题调查评价
计算时所使用的原始数据（监测值）为X1、X2、X3…… 。
为加工后的数据 ， 即t时刻第j次的平滑值 。各次平滑后为：
松嫩平原地下水资源及其环境问题调查评价
计算中应注意的问题：
（1）系数a的大小，关系到计算的合理性，一般a由经验确定，通常当变化趋势平衡时，实际值的变化仅受偶然因素的影响，可取小的a值加权；变动不稳定，实际值的变动还受偶然因素之外的变动的影响 ， 则可取较大的a值加权 。a值的取值范围为0～1，即0≤a≤1，当a值接近于零时，表示对过去的实际值作最小的加权 ， a值接近于1时，表示对现在实际值作最大加权 。计算时可参考以下取值原则：
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