水是一种特殊的资源,支撑着所有的生命,是实现可持续发展的重要物质基础。近年来随着我国经济的快速发展和人口迅速增长,水资源短缺、水环境恶化、干旱和洪涝灾害等水安全问题日趋尖锐。 首先,介绍水安全问题研究现状,及智能非参数方法在水安全系统工程中的应用进展。接着,针对水安全系统输入和输出之间的复杂关系,用传统的参数模型描述存在着模型结构和参数难以确定的问题,提出变结构遗传算法、遗传程序设计、人工神经网络、投影寻踪插值、核函数相似插值等智能非参数建模方法。最后给出这些非参数模型在水安全系统中实际应用:(1)在预测方面,对作为水资源系统常用输入的降雨建立了降雨序列自回归预测模型和降雨空间回归预测模型;(2)在评价方面,建立了水质和洪水灾情变结构遗传算法、遗传程序设计、BP神经网络、基于投影寻踪插值、基于核函数相似插值等非参数评价模型;(3)模拟方面,建立了径流序列模拟的半参数模型,其中确定性成分采用参数模型描述,随机性成分采用非参数模型描述。为了能够综合利用现有各种预测和评价模型的有效信息,采用基于人工神经网络的非线性组合预测模型来进行预测和评价。上述智能非参数模型在水安全系统工程的实例应用,均取得了较为合理和有效的结果,表现出一定的可行性和可靠性具有一定的推广应用价值。