文件名称：基于BP神经网络的钱塘江水质指标的预测 (2007年)
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更新时间：2024-06-12 12:29:35
工程技术 论文
为掌握钱塘江水质未来的变化情况以及预防污染事件的发生，建立了一个水质指标预测模型．利用钱塘江某行政交界断面的水质指标实测数据作为学习样本，选取了总磷、总氮、化学需氧量等9项指标作为预测参数，运用 Levenberg-Marguardt优化算法对学习样本进行优化，建立了反向传播(BP)神经网络模型，并运用该模型对钱塘江水质指标进行了预测．结果表明，BP神经网络模型的预测精度较高，预测速度快，对大部分水质指标能够得到较好的预测值，相对误差的绝对值小于6％．此BP神经网络能够有效地应用于水质指标的预测和水质趋势