基于因子分析法优选河流水体中氮浓度预测方法的研究

• 作者: 刘强 周九州 彭建伟 荣湘民 谢桂先
• 来源期刊: 环境工程学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 因子分析法 氮浓度预测 预测模型 评价
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 水污染防治
• 页码范围: 8-12
• 页数: 5页
• 分类号: X522
• 字数: 4815字
• 语种: 中文

摘要

定量的河流水体中氮浓度预测方法有很多种,如何优选出预测精度较高的方法一直是学术界多年来致力于研究的重点.本研究采用因子分析法对预测方法的精度评价指标进行分析,并建立了预测方法精度的评价模型,对回归分析法、神经网络法、灰色系统法和增长率统计法4种水体氮浓度预测方法进行综合评估,优选出精度较高的河流水体氮浓度预测模型--BP神经网络颅测模型.结果表明,此评估模型对类似研究具有一定的参考价值,能为选择出合适的河流水体氮浓度预测方法提供依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘强	湖南农业大学资源环境学院	182	3026	28.0	44.0
2	彭建伟	湖南农业大学资源环境学院	115	1711	23.0	34.0
3	荣湘民	湖南农业大学资源环境学院	188	2679	27.0	39.0
4	谢桂先	湖南农业大学资源环境学院	91	1449	23.0	33.0
5	周九州	湖南农业大学资源环境学院	6	35	4.0	5.0