本文關鍵詞：基于BP神經網絡的洪湖水質指標預測研究

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【摘要】：為了掌握洪湖水質未來的變化情況以及預防污染事件的發(fā)生,建立了一個BP神經網絡水質指標預測模型。利用洪湖1990~2014年的水質指標實測數據作為學習樣本,選取了pH、溶解氧(DO)、銨態(tài)氮(NH4+—N)、硝態(tài)氮(NO3-—N)、總氮(TN)、總磷(TP)6項指標作為預測參數,建立了BP神經網絡模型,并運用該模型對洪湖水質指標進行了預測,同時引入一元線性回歸模型與GM(1,1)灰色預測模型與該模型進行對比。結果表明,BP神經網絡模型預測的水質指標的相關性系數都在0.998以上,平均相對誤差都控制在2.5%以內,對單個指標的預測相對誤差也都小于9%,明顯優(yōu)于一元線性回歸模型和灰色預測模型;BP神經網絡模型預測精度較高,預測速度快,能夠相對準確地預測大部分水質指標,可以有效地應用于洪湖以及其它水域水質指標的預測和水質趨勢的預警預報系統(tǒng)中。
【作者單位】： 中國科學院測量與地球物理研究所;中國科學院大學;環(huán)境與災害監(jiān)測評估湖北省重點實驗室;
【關鍵詞】： 水質 預測 BP神經網絡 洪湖
【基金】：國家自然科學基金項目(41571202和41171426) 中國科學院測量與地球物理研究所重要方向項目資助
【分類號】：X524;TP183
【正文快照】： 科學地對湖泊水質進行預測管理,對探尋水質變化規(guī)律、正確認識湖泊功能、實現(xiàn)水環(huán)境改善與水資源可持續(xù)利用等具有非常重要的意義。水質預測是在水污染控制單元內建立水域功能區(qū)水質指標與陸域相應污染源之間的輸入響應關系,以便為水質目標責任管理提供科學依據[1]。目前,國內

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