Elman神经网络及其在河口水质评价中的应用

• 作者: 张园园 范翠香 薛鹏松
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: Elman神经网络 汾河入黄口 水质评价 评价因子 污染物
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 251-255
• 页数: 5页
• 字数: 2253字
• 语种: 中文

摘要

应用Elman神经网络对河口水质进行评价,确定其水质级别及污染程度.根据汾河入黄口的实际污染情况及因子选择的目的原则,确定评价因子,构建基于Elman神经网络的河口水质评价模型.应用训练好的Elman神经网络河口水质评价模型对河津大桥监测断面2010年各月水质进行评价,分析研究汾河入黄口处的水质污染状况,结果表明,汾河入黄口河津大桥监测断面2010年各月综合水质均为劣V类水,因此,汾河入黄口污染治理迫在眉睫,应从源头加强汾河污染物入河量的控制.水质识别实例表明Elman河口水质评价模型避免了传统神经网络无法实时改变模型结构和缺乏对未来突变情况适应性的缺点,使得训练好的网络具有非线性和动态特性,水质评价结果切合实际,具有很好的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范翠香	西安理工大学高等技术学院	14	18	3.0	3.0
2	张园园		1	2	1.0	1.0
3	薛鹏松		1	2	1.0	1.0