【摘 要】
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利用BP(Back Propagation)神经网络模型预测太湖出入湖河道水质污染指数,为太湖流域管理规划平台提供决策支持。建立三层BP神经网络预测模型,以1996年到2004年太湖例行环境监
【基金项目】
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江苏省科技支持计划工业部分项目(BE2011061)
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利用BP(Back Propagation)神经网络模型预测太湖出入湖河道水质污染指数,为太湖流域管理规划平台提供决策支持。建立三层BP神经网络预测模型,以1996年到2004年太湖例行环境监测数据为基础,进行水质预测,研究出入湖河道与太湖水质变化的关系。对太湖2005年的水质情况进行预测,结果表明,2005年水质污染情况有所改善,基本为V类水质,符合太湖水质污染情况发展态势。传统的数学建模方法要首先确定待定参数,而在实际应用中,许多不可测量估计的因素会对结果造成很大的影响。BP神经网络适应性较好、预测精度较高,能较好地反应水质指标的内在变化规律,为控制水环境污染提供科学依据。
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