BP神经网络在于桥水库水华预测上的应用

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湖库富营养化受物理、化学、生物学、气象学以及水力学等诸多因素的影响,具有较强的非线性特征,因此对湖库水华的预测难度较大.以于桥水库主要水华指标预测为例,利用综合考虑区域的6项气象指标、3项水文指标、10项水质指标等多种影响因素,利用MATLAB软件编程建立单隐含层BP神经网络,采用判定系数、纳氏系数等5项指标对模拟效果进行评估.结果显示,该模型对于叶绿素a模拟的判定系数和纳氏系数分别为0.93和0.86,对于藻密度模拟判定系数和纳氏系数分别为0.97和0.94,模型模拟效果优良,可为于桥水库水华预测预警工作提供技术支持.
作者：李泽利 罗娜 李思倩 解思琳 高锴 梅鹏蔚 张震
作者单位：天津市生态环境监测中心天津300191天津天滨瑞成环境技术工程有限公司天津300191天津蓝天瑞环境科技有限公司天津300191
母体文献：中国环境科学学会2021年科学技术年会论文集
会议名称：中国环境科学学会2021年科学技术年会  
会议时间：2021年10月1日
会议地点：天津
主办单位：中国环境科学学会
语种：chi
分类号：X52TV6
关键词：湖库水华  水质监测  预警工作  BP神经网络
在线出版日期：2022年1月20日
基金项目：
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2024-12-1 09:32 上传 BP神经网络在于桥水库水华预测上的应用.pdf

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