基于BP人工神经网络的海水水质综合评价

• 作者: 刘长发 李雪 王磊 邱文静
• 来源期刊: 海洋通报：英文版
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工神经网络 海水水质 训练样本 连接权值 评价
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 62-71
• 分类号: X824
• 字数: 552字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-9620.2011.02.005

摘要

为了能够客观地对海水水质进行综合评价，在分析人工神经网络概念和原理的基础上，从阈值角度出发，通过对各类海水水质污染指标浓度生成样本的方法，生成了适用于BP人工神经网络模型训练的样本，并应用基于误差反向传播原理的前向多层神经网络，建立了用于海水水质评价的BP人工神经网络模型。将该模型用于渤海湾近岸海域水环境评价，通过模型的计算，得到该海域的水质类别。结果表明，2004-2007年，渤海湾近岸海域污染指标总体上在河流丰水期时比枯水期时高，2005年和2006年污染较为严重，2007年有所好转。经训练的评价模型应用于实例的评价结果表明，该模型设计合理、泛化能力强，对海水水质评价具有较好的客观性、通用性和实用性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王磊	大连海洋大学海洋环境工程学院	7	22	3.0	4.0
2	刘长发	大连海洋大学海洋环境工程学院	23	180	7.0	13.0
3	李雪		29	72	5.0	7.0
4	邱文静		7	28	4.0	5.0