江苏清安河水质污染预测模型的改进分析

来源 :安徽工业大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：fei000chong

【摘要】

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应用BP人工神经网络模型算法,对清安河水质生化需氧量BOD在实验室条件和野外条件下的两种耗氧系数K1之间的非线性关系进行了拟合分析.其误差检验精度比基于线性回归方法及线

【作者】

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王启平叶金杰谢能刚

【机构】

：

安徽工业大学

【出处】

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安徽工业大学学报：自然科学版

【发表日期】

：

2004年1期

【关键词】

：

江苏清安河水质模型 BOD 耗氧系数 BP神经网络水质污染水质预测模型 Qing'an riuer water quality modle

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应用BP人工神经网络模型算法,对清安河水质生化需氧量BOD在实验室条件和野外条件下的两种耗氧系数K1之间的非线性关系进行了拟合分析.其误差检验精度比基于线性回归方法及线性拟合方法更高、更能体现出实测数据之间的原始非线性映射规律,并可部分去除偶然因素的干扰.是一种在水质环境数学模型研究领域中值得应用的新方法.

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