BP人工神经网络模型在太湖水污染指标预测中的应用

【摘要】：【目的】利用BP人工神经网络模型预测太湖水污染指标,为探讨湖泊水污染物变化规律提供参考。【方法】利用2004～2010年浙江嘉兴王江泾断面自动监测站4项水质指标,建立了太湖水污染BP人工神经网络模型,并对太湖2012年前5周的水质情况进行预测。【结果】建立了浙江嘉兴王江泾断面的4项水质指标浓度的三层BP神经网络预测模型,其预测精度较高,对湖泊水环境污染物预测的适应性较好;对太湖2012年前5周的水质情况进行预测,结果表明,2012年前5周水质污染情况加重,基本为Ⅴ类水质,符合太湖水质污染情况发展态势。【结论】BP人工神经网络具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构,与传统的统计建模方法相比,其预测精度较高,能较好地反映水质指标的内在变化规律,为控制水环境污染提供了科学预测方法。 【作者单位】： 陕西广播电视大学教务处;中国科学院地球环境研究所中国科学院黄土与第四纪地质国家重点实验室;中国科学院研究生院;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所;
【关键词】： BP人工神经网络模型 水污染物 预测 太湖
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973)项目(2004CB720208)
【分类号】：X832
【正文快照】： 0引言【研究意义】太湖是中国著名的风景名胜区,但近年来水体污染较为严重,及时对太湖水质进行监控预测是避免和消除太湖水质污染影响的可行解决方法。为实现水污染控制的最佳规划、设计和运行,建立水质模型对水体水质的变化进行模拟是一条有效的途径。【前人研究进展】颜剑

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