题目：基于先验知识的人工智能及其在水质预测中的应用

水质预测是建立水质仿真系统的关键环节，是水环境管理与规划的基础性工作。在分析现有水质预测方法的基础上，为进一步提高预测精度和适用性，丰富水质预测方法，提出将人工神经网络和遗传规划两种人工智能算法应用于水质预测。针对小样本情况下人工神经网络预测效果不理想的问题，将人工神经网络和先验知识相结合，有效提高了预测精度。以湖北省汉江武汉城区段为研究对象，针对其多个断面中仅小部分具有完整水质监测数据的情况，采用多步预测结合循环训练的方法建立基于BP神经网络的水质预测模型。仿真计算结果表明，由于样本量过小，模型预测效果并不理想。为解决上述小样本情况下模型预测效果不理想的问题，引入反映水质变化规律的先验知识。利用奥康纳水质数学模型对河流各断面参数进行计算，将计算结果和已有监测数据共同作为训练样本，重新建立BP神经网络预测模型，神经网络向奥康纳模型和实测值二者学习，仿真计算结果表明，预测精度有明显提高。为克服现有方法的不足，将遗传规划方法引入水质预测领域，用遗传规划个体表征预测函数，预测精度为评价标准，通过复制、交叉等操作，不断改变遗传规划个体结构，最终找到预测值的最佳显式预测函数。以漓江为例，建立基于GP的预测模型，仿真计算结果表明模型具有较高的预测精度，为水质预测提供了一种新的有效方法和途径。