【摘 要】
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针对当前水资源生态承载力监测技术未考虑水体纳污能力对水文数据的动态影响，导致监测结果不精准的问题，文章提出一种基于神经网络算法的水资源生态承载力智能监测方法。该方法构建一维稳态水质模型，分析河流纳污能力。对水文站设置水量-水质约束条件，利用排水全用、排水半用、排水不用3种水资源生态承载力方案，在确定最大期望输出结果情况下，分析水资源生态承载力在3种方案下的监测指标，确定排水半用为最佳水资源生态承载
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针对当前水资源生态承载力监测技术未考虑水体纳污能力对水文数据的动态影响，导致监测结果不精准的问题，文章提出一种基于神经网络算法的水资源生态承载力智能监测方法。该方法构建一维稳态水质模型，分析河流纳污能力。对水文站设置水量-水质约束条件，利用排水全用、排水半用、排水不用3种水资源生态承载力方案，在确定最大期望输出结果情况下，分析水资源生态承载力在3种方案下的监测指标，确定排水半用为最佳水资源生态承载力方案。实验结果表明，该方法监测的承载GDP规模数据与理想数据存在12.12亿元的误差，其余一致，且适应度值趋于稳定时长短，具有良好智能监测结果。
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