本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的洪湖水質(zhì)指標(biāo)預(yù)測(cè)研究

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【摘要】：為了掌握洪湖水質(zhì)未來(lái)的變化情況以及預(yù)防污染事件的發(fā)生,建立了一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)指標(biāo)預(yù)測(cè)模型。利用洪湖1990~2014年的水質(zhì)指標(biāo)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)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(xiàng)指標(biāo)作為預(yù)測(cè)參數(shù),建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并運(yùn)用該模型對(duì)洪湖水質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行了預(yù)測(cè),同時(shí)引入一元線(xiàn)性回歸模型與GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)模型與該模型進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)的水質(zhì)指標(biāo)的相關(guān)性系數(shù)都在0.998以上,平均相對(duì)誤差都控制在2.5%以?xún)?nèi),對(duì)單個(gè)指標(biāo)的預(yù)測(cè)相對(duì)誤差也都小于9%,明顯優(yōu)于一元線(xiàn)性回歸模型和灰色預(yù)測(cè)模型;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)精度較高,預(yù)測(cè)速度快,能夠相對(duì)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)大部分水質(zhì)指標(biāo),可以有效地應(yīng)用于洪湖以及其它水域水質(zhì)指標(biāo)的預(yù)測(cè)和水質(zhì)趨勢(shì)的預(yù)警預(yù)報(bào)系統(tǒng)中。
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院測(cè)量與地球物理研究所;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)評(píng)估湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 水質(zhì) 預(yù)測(cè) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 洪湖
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41571202和41171426) 中國(guó)科學(xué)院測(cè)量與地球物理研究所重要方向項(xiàng)目資助
【分類(lèi)號(hào)】：X524;TP183
【正文快照】： 科學(xué)地對(duì)湖泊水質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè)管理,對(duì)探尋水質(zhì)變化規(guī)律、正確認(rèn)識(shí)湖泊功能、實(shí)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(zhì)預(yù)測(cè)是在水污染控制單元內(nèi)建立水域功能區(qū)水質(zhì)指標(biāo)與陸域相應(yīng)污染源之間的輸入響應(yīng)關(guān)系,以便為水質(zhì)目標(biāo)責(zé)任管理提供科學(xué)依據(jù)[1]。目前,國(guó)內(nèi)

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：707208