【摘 要】
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目的探讨小波神经网络方法预测饮用水源水水质参数的预测效果,为饮用水源水水质参数预测及控制、饮用水总体水质变化趋势的评价提供方法学参考。方法采用小波神经网络方法建
【机 构】
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重庆医药高等专科学校预防医学教研室,重庆医科大学公共卫生学院卫生统计教研室
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目的探讨小波神经网络方法预测饮用水源水水质参数的预测效果,为饮用水源水水质参数预测及控制、饮用水总体水质变化趋势的评价提供方法学参考。方法采用小波神经网络方法建立水质参数预测模型,对重庆市某主城区饮用水水质参数高锰酸盐月平均浓度进行预测。采用均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)来评价各模型预测效果。结果研究实例表明,小波神经网络预测模型对研究数据具有较高的逼近能力及预测精度。结论小波神经网络预测模型对研究数据具有较好的逼近能力和泛化能力,预测效果较好,适合于研究资料的预测。
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