江苏清安河水质污染预测模型的改进分析

• 作者: 叶金杰 王启平 谢能刚
• 来源期刊: 安徽工业大学学报（自然科学版）
• 关键词: 清安河 水质模型 BOD 耗氧系数 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 页码范围: 36-38
• 页数: 3页
• 分类号: P333.1|O242.21
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7872.2004.01.011

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢能刚	安徽工业大学机械工程学院	119	968	17.0	24.0
2	叶金杰	安徽工业大学机械工程学院	19	86	6.0	8.0
3	王启平	安徽工业大学机械工程学院	17	110	6.0	10.0