基于BP神经网络方法的引滦入津工程黎河段水质预测研究
文档名：基于BP神经网络方法的引滦入津工程黎河段水质预测研究
摘要：根据引滦入津工程黎河段前毛庄断面水质监测数据,采用BP神经网络与非线性时间序列相结合的方法,建立BP网络非线性时间序列水质模型.应用该模型对氯化物和氨氮水质指标进行预测.结果表明,模型预测精度较好.通过预测结果验证了模型的可靠性.与机理性模型相比,提出了该模型的应用条件及优缺点.
作者：赵世新 张晨 李静怡 高学平 Author：
作者单位：天津大学建筑工程学院,天津,300072中交第四航务工程勘察设计院有限公司,广州,510230
刊名：安全与环境学报 ISTICPKU
Journal：JOURNALOFSAFETYANDENVIRONMENT
年，卷(期)：2010, 10(2)
分类号：X522
关键词：环境水利非机理水质模型水质预测BP神经网络非线性时间序列
机标分类号：TP2TP1
在线出版日期：2010年6月12日
基金项目：国家自然科学基金基于BP神经网络方法的引滦入津工程黎河段水质预测研究[
期刊论文]安全与环境学报--2010, 10(2)赵世新张晨李静怡高学平根据引滦入津工程黎河段前毛庄断面水质监测数据,采用BP神经网络与非线性时间序列相结合的方法,建立BP网络非线性时间序列水质模型.应用该模型对氯化物和氨氮水质指标进行预测.结果表明,模型预测精度较好.通过预测结果验...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
基于BP神经网络方法的引滦入津工程黎河段水质预测研究Predicted water-quality evaluation of Lihe sector in Luanhe diversion to Tianjin water project based on BP neural network
基于BP神经网络方法的引滦入津工程黎河段水质预测研究.pdf
页:
[1]