两种模型对潜流湿地出水中总氮含量的预测能力对比
[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.
【作者单位】: 中国林业科学研究院湿地研究所;湿地生态功能与恢复北京市重点实验室;北京汉石桥湿地生态系统国家定位观测研究站;北京汉石桥湿地自然保护区;
【基金】:中央级公益性科研院所基本科研业务专项项目(CAFYBB2014QA029)资助
【分类号】:X703;TP183
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,本文编号:2435963
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