基于粒子群优化径向基神经网络的水质指标预测

• 作者: 张实诚 操建华 林宏伟
• 来源期刊: 煤炭技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: 粒子群 径向基函数 神经网络 水质 预测 丹江口水库
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 201-204
• 页数: 4页
• 分类号: X830
• 字数: 2980字
• 语种: 中文

摘要

为掌握丹江口库区水质未来的变化趋势以及预防污染事件的发生,建立了一个水质指标的预测模型.利用库区某断面自动检测站的水质指标实测参数作为学习样本,选取化学需养量(COD)、生化需养量(BOD)、PH值、氨氮(:NH3一N)、总磷(TP)、总氮(TN)等指标作为预测参数,运用粒子群算法优化RBF.神经网络的预测模型,对丹江口库区水质指标进行预测,结果表明,利用基于粒子群优化径向基神经网络对水质指标预测具有较高的精度,相对误差小于7%,该模型具有良好的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林宏伟	十堰职业技术学院环化系	11	114	6.0	10.0
2	操建华	顺德职业技术学院电子工程系	1	8	1.0	1.0
3	张实诚		1	8	1.0	1.0