基于多元统计分析和RBFNNs的水质评价方法

• 作者: 刘永 周丰 王真 罗定贵 郭怀成
• 来源期刊: 环境科学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水质评价 方差分析 聚类分析 径向基神经网络 太子河
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 其它选题
• 页码范围: 846-853
• 页数: 8页
• 分类号: X824
• 字数: 5468字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-2468.2007.05.023

摘要

提出了一种基于多元统计分析和RBFNNs的水质评价方法,其可适用于大尺度、多断面、长时间的水质评价工作,旨在补充以往相关研究工作.其主要程序为:利用方差分析对各断面多年水质监测样本进行时间与空间尺度上的显著差异性分析,识别出具有显著差异的样本,然后通过层次聚类分析把上述样本进行聚类分组,最后应用径向基神经网络对各组样本进行水质评价,并把此评价结果再分解到各断面各时段,此方法的特点为在不损失信息的前提下能大大减轻水质评价工作量,且客观可信、分辨率高,并能综合反映总体与个别特征.以辽宁省太子河为例,通过方差分析将2001～2003年6个断面的144个样本归纳为存在显著差异的74个样本,再通过聚类分析得到9个相似组,相应的水质评价结果为2.7394、4.4306、4.0994、2.777、4.2192、4.1214、4.4129、4.4259、4.4359,与传统单项指数法的结果基本一致.具体落实到各断面,结果表明,2001～2003 年间太子河大部分断面的水质处于Ⅳ类以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭怀成	北京大学环境学院	170	5184	42.0	65.0
2	王真	北京大学环境学院	28	526	11.0	22.0
3	刘永	北京大学环境学院	90	2645	28.0	49.0
4	周丰	北京大学环境学院	42	1253	20.0	35.0
5	罗定贵	北京大学环境学院	12	372	10.0	12.0