北方某水库总氮浓度预测的神经网络改进方法

• 作者: 南军 张树冬 李伟光 王广智 赵丽娜
• 来源期刊: 给水排水
• 学科: 工学
• 关键词: 水库 灰色关联分析 神经网络 马尔可夫链
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 114-118
• 页数: 5页
• 分类号: TU99
• 字数: 3500字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-8471.2009.08.032

摘要

为解决先验数据有限情况下北方Q水库的水质预测问题,提出一种以马尔可夫方法进行修正误差的BP神经网络预测模型.针对Q水库的水质特点,使用总氮作为参考序列,对常规指标进行灰色关联分析,以确定神经网络的输入向量.选择同总氮关联度较大的氨氮、总磷以及总氮本身作为输入向量,以总氮为输出向量,应用BP人工神经网络,对总氮浓度进行预测.将神经网络测试样本的相对误差序列作为马尔可夫方法的状态集,对检验样本的相对误差状态进行预测.根据相对误差结果对BP神经网络预测值进行修正.结果表明,该方法能有效改进预测结果,提高精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王广智	哈尔滨工业大学市政环境工程学院	57	370	10.0	16.0
2	南军	哈尔滨工业大学市政环境工程学院	40	305	12.0	16.0
3	张树冬	哈尔滨工业大学市政环境工程学院	3	15	3.0	3.0
4	赵丽娜		2	12	2.0	2.0