基于小波神经网络的饮用水源水水质参数预测模型研究

• 作者: 田考聪 邓宇
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 学科: 地球科学
• 关键词: 小波分析 小波神经网络 水质参数 水质预测
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 333-336
• 分类号: TP183|X832
• 字数: 3774字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3674.2012.03.006

摘要

目的 探讨小波神经网络方法预测饮用水源水水质参数的预测效果,为饮用水源水水质参数预测及控制、饮用水总体水质变化趋势的评价提供方法学参考.方法 采用小波神经网络方法建立水质参数预测模型,对重庆市某主城区饮用水水质参数高锰酸盐月平均浓度进行预测.采用均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)来评价各模型预测效果.结果 研究实例表明,小波神经网络预测模型对研究数据具有较高的逼近能力及预测精度.结论 小波神经网络预测模型对研究数据具有较好的逼近能力和泛化能力,预测效果较好,适合于研究资料的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田考聪	重庆医科大学公共卫生学院卫生统计教研室	59	659	13.0	24.0
2	邓宇	重庆医药高等专科学校预防医学教研室	34	193	8.0	12.0