文件名称:基于BP神经网络的丹江口库区水质指标预测
文件大小:757KB
文件格式:PDF
更新时间:2024-05-06 11:50:19
BP神经网络;水质;预测;丹江口水库;算法
为掌握丹江口库区水质未来的变化趋势以及预防污染事件的发生,建立了一个水质指标的预测模型。利用库区某断面自动检测站的水质指标实测参数作为学习样本,选取化学需养量(COD)、生化需养量(BOD)、pH值、氨氮(NH 3-N)、总磷(TP)、总氮(TN)等指标作为预测参数,运用Levenberg-Marguardt优化算法对学习样本进行优化,建立基于反向传播(BP)神经网络的预测模型并应用于丹江口库区水质指标。结果显示,实际检测值与预测值相对误差小于7%,该模型具有良好的可行性和有效性。