人工神经网络模型在黄河水质预测中的应用

• 作者: 何振芳 李力 郭庆春
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水质预测 人工神经网络 BP算法 黄河
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 水资源水环境
• 页码范围: 42-43
• 分类号: X824|TP18
• 字数: 2422字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2011.10.015

摘要

采用画匠营子断面2004-2009年逐周水质指标资料作为神经网络模型的训练样本,对BP神经网络进行训练,分别建立了pH值、溶解氧、氨氮、高锰酸盐指数的预测模型.为了验证模型的正确性,利用训练好的神经网络模型,采用调整后的权值和阈值,将2010年的数据作为独立样本进行预测检验.结果表明:基于BP神经网络的水质指标预测模型收敛速度快,对训练样本具有很好的拟合能力,且对检验样本的预测精度较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭庆春		45	264	10.0	14.0
4	李力	中国科学院地球环境研究所黄土与第四纪地质国家重点实验室	45	407	11.0	19.0
5	何振芳		24	170	8.0	11.0