基于人工神经网络与回归分析的水质预测

• 作者: 刘建厅 李亦芳 程万里 程银行
• 来源期刊: 盐城工学院学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 回归分析 人工神经网络 水质预测
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 机电工程研究
• 页码范围: 45-48,53
• 页数: 5页
• 分类号: O212.5|O29
• 字数: 3050字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5322.2008.01.012

摘要

针对人工神经网络(Artificial Neural Networks,缩写ANN)在预测中出现的异常值现象,采用了回归分析模型得到的预测区间来控制异常值现象的方法.并且应用在黄河三门峡河段的水质预测中,氨氮通量预测的ANN模型控制前平均精度仅有50.05%,控制后该月的相对精度为90.08%,平均精度达到80.79%,整体预测精度明显提高.化学需氧量(COD)浓度的预测也有类似情况.实践表明该方法对于消除ANN模型预测中出现的异常值现象是较为有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程万里	华北水利水电学院数学与信息科学学院	12	52	4.0	7.0
2	李亦芳	华北水利水电学院数学与信息科学学院	22	67	5.0	7.0
3	刘建厅	华北水利水电学院数学与信息科学学院	16	21	3.0	4.0