滇池水污染物浓度预测的人工神经网络模型

• 作者: 张向阳 李静 杜北方 郝源 郭庆春
• 来源期刊: 四川环境
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工神经网络 水污染物 预测 滇池
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 环境模型
• 页码范围: 137-141
• 页数: 5页
• 分类号: X524
• 字数: 4820字
• 语种: 中文

摘要

本文针对滇池日益严重的水污染现状,根据云南昆明西苑隧道断面2004年～2010年的监测资料,建立了基于BP神经网络的主要污染指标预测模型,并对其进行训练检验,研究结果表明:独立样本中pH、溶解氧、氨氮、高锰酸盐浓度的预测值与监测值的线性相关系数分别为0.952、0.967、0.945、0.936.结果证明该模型预测精度满足要求,通过准确地预测湖泊水污染物可以为治理湖泊营养化和综合利用水资源、规划管理、决策提供重要的科学依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭庆春		45	264	10.0	14.0
4	郝源		22	64	3.0	7.0
5	杜北方		3	22	2.0	3.0
6	张向阳		4	22	2.0	4.0
7	李静		5	14	2.0	3.0