基于BP神经网络的洪湖水质指标预测研究

发布时间：2017-08-20 14:36

  本文关键词：基于BP神经网络的洪湖水质指标预测研究

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【摘要】：为了掌握洪湖水质未来的变化情况以及预防污染事件的发生,建立了一个BP神经网络水质指标预测模型。利用洪湖1990~2014年的水质指标实测数据作为学习样本,选取了pH、溶解氧(DO)、铵态氮(NH4+—N)、硝态氮(NO3-—N)、总氮(TN)、总磷(TP)6项指标作为预测参数,建立了BP神经网络模型,并运用该模型对洪湖水质指标进行了预测,同时引入一元线性回归模型与GM(1,1)灰色预测模型与该模型进行对比。结果表明,BP神经网络模型预测的水质指标的相关性系数都在0.998以上,平均相对误差都控制在2.5%以内,对单个指标的预测相对误差也都小于9%,明显优于一元线性回归模型和灰色预测模型;BP神经网络模型预测精度较高,预测速度快,能够相对准确地预测大部分水质指标,可以有效地应用于洪湖以及其它水域水质指标的预测和水质趋势的预警预报系统中。
【作者单位】： 中国科学院测量与地球物理研究所;中国科学院大学;环境与灾害监测评估湖北省重点实验室;
【关键词】： 水质 预测 BP神经网络 洪湖
【基金】：国家自然科学基金项目(41571202和41171426) 中国科学院测量与地球物理研究所重要方向项目资助
【分类号】：X524;TP183
【正文快照】： 科学地对湖泊水质进行预测管理,对探寻水质变化规律、正确认识湖泊功能、实现水环境改善与水资源可持续利用等具有非常重要的意义。水质预测是在水污染控制单元内建立水域功能区水质指标与陆域相应污染源之间的输入响应关系,以便为水质目标责任管理提供科学依据[1]。目前,国内

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本文编号：707208