【摘 要】
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近年来,政府相关部门虽然对地表水加大了治理力度,基本遏制河流水质恶化的势头,但是,突发环境污染事件仍然时有发生,对人体健康、生态安全造成了重要影响。利用水质在线监测
【机 构】
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浙江嘉科信息科技有限公司,同济大学环境科学与工程学院
【基金项目】
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国家水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07206-001),“水体污染控制与治理”科技重大专项成果,嘉兴市水污染协调控制与水源地质量改善项目,区域水环境质量改善综合调控系统与平台建设课题
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近年来,政府相关部门虽然对地表水加大了治理力度,基本遏制河流水质恶化的势头,但是,突发环境污染事件仍然时有发生,对人体健康、生态安全造成了重要影响。利用水质在线监测仪虽然可以实时监测水质变化,但是智能化程度低,为此亟需采用先进手段实现对河流水质的预测预警并提前进行防范,最大程度降低类似藻类暴发等事件带来的损失。文中以嘉兴市河道水质为主要对象,开展水质预测模型研究,具有一定的实际应用价值。采用基于ARIMA自回归积分滑动平均模型与改进的BP神经网络算法相结合的方法进行水质预测的建模,研究水质数据和气象数据包
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