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更新時間：2024.12.28
BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在太湖水污染指標(biāo)預(yù)測中的應(yīng)用

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【目的】利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測太湖水污染指標(biāo),為探討湖泊水污染物變化規(guī)律提供參考?！痉椒ā坷?004～2010年浙江嘉興王江涇斷面自動監(jiān)測站4項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo),建立了太湖水污染BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并對太湖2012年前5周的水質(zhì)情況進(jìn)行預(yù)測。【結(jié)果】建立了浙江嘉興王江涇斷面的4項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)濃度的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,其預(yù)測精度較高,對湖泊水環(huán)境污染物預(yù)測的適應(yīng)性較好;對太湖2012年前5周的水質(zhì)情況進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果表明,2012年前5周水質(zhì)污染情況加重,基本為Ⅴ類水質(zhì),符合太湖水質(zhì)污染情況發(fā)展態(tài)勢?！窘Y(jié)論】BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性映射能力和柔性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),與傳統(tǒng)的統(tǒng)計建模方法相比,其預(yù)測精度較高,能較好地反映水質(zhì)指標(biāo)的內(nèi)在變化規(guī)律,為控制水環(huán)境污染提供了科學(xué)預(yù)測方法。

BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在太湖水污染指標(biāo)預(yù)測中的應(yīng)用

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【目的】利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測太湖水污染指標(biāo),為探討湖泊水污染物變化規(guī)律提供參考。【方法】利用2004～2010年浙江嘉興王江涇斷面自動監(jiān)測站4項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo),建立了太湖水污染BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并對太湖2012年前5周的水質(zhì)情況進(jìn)行預(yù)測。【結(jié)果】建立了浙江嘉興王江涇斷面的4項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)濃度的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,其預(yù)測精度較高,對湖泊水環(huán)境污染物預(yù)測的適應(yīng)性較好;對太湖2012年前5周的水質(zhì)情況進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果表明,2012年前5周水質(zhì)污染情況加重,基本為Ⅴ類水質(zhì),符合太湖水質(zhì)污染情況發(fā)展態(tài)勢?！窘Y(jié)論】BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性映射能力和柔性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),與傳統(tǒng)的統(tǒng)計建模方法相比,其預(yù)測精度較高,能較好地反映水質(zhì)指標(biāo)的內(nèi)在變化規(guī)律,為控制水環(huán)境污染提供了科學(xué)預(yù)測方法。

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