【摘要】：以北京順義漢石橋濕地自然保護(hù)區(qū)中水處理廠的潛流濕地為例,選取2014~2015年的水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),以電導(dǎo)率、溶解性固體總量、氧化還原電位、p H、水溫和總輸入氮含量為輸入層,比較遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)多處理單元潛流濕地出水中的總氮含量預(yù)測(cè)能力。研究結(jié)果表明,遺傳優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的擬合優(yōu)度R2可達(dá)到0.835,平均相對(duì)誤差百分比為12.89%,說(shuō)明其對(duì)出水中的總氮含量有一定的預(yù)測(cè)能力,但精度較差;廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的平均相對(duì)誤差百分比為4.46%,精度較高。利用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)潛流濕地出水中的總氮含量進(jìn)行預(yù)測(cè)較適宜。
[Abstract]:Taking the subsurface flow wetland of Hanshiqiao Wetland Nature Reserve in Shunyi, Beijing as an example, the monitoring data of water quality from 2014 to 2015 were selected, and the electrical conductivity, total dissolved solids, redox potential, p H, water temperature and total input nitrogen content were used as the input layers. The BP neural network model optimized by genetic algorithm and the generalized regression neural network model were compared to predict the total nitrogen content in the effluent of subsurface flow wetland with multiple treatment units. The results show that the goodness of fit R2 of BP neural network model with genetic optimization can reach 0.835 and the average relative error percentage is 12.89%, which indicates that it has the ability to predict the total nitrogen content in effluent, but the precision is poor. The average relative error percentage of generalized regression neural network model is 4.46%, and the precision is high. The generalized regression neural network model is suitable to predict the total nitrogen content in the effluent of subsurface wetland.
【作者單位】： 中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院濕地研究所;濕地生態(tài)功能與恢復(fù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;北京漢石橋濕地生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家定位觀測(cè)研究站;北京漢石橋濕地自然保護(hù)區(qū);
【基金】：中央級(jí)公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)專項(xiàng)項(xiàng)目(CAFYBB2014QA029)資助
【分類號(hào)】：X703;TP183

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