BP人工神经网络模型在地下水水质评价中的应用

• 作者: 岳丹丹 梁海涛 潘俊 赵磊
• 来源期刊: 供水技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 水质评价 B-P算法 训练样本 矿区地下水
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 研究论述
• 页码范围: 6-11
• 页数: 6页
• 分类号: TU991.11
• 字数: 3240字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9353.2015.06.002

摘要

为了能够客观地对地下水水质进行综合评价,本文以西鞍山矿区为例,采用基于BP人工神经网络模型的评价方法对区内14个地下水水质监测点的水质进行了评价.考虑到地下水水质随季节性变化不大,以枯水期水质监测的主成分总硬度、溶解性总固体、硫酸盐、氯化物、铁和锰、硝酸盐、氟化物等指标作为评价因子,建立了地下水评价指标体系,并和模糊综合评价法的评价结果进行了比较,分类结果令人满意.评价结果表明,该模型设计合理、泛化能力强,对地下水水质评价具有较好的客观性、通用性和实用性,可为水质评价提供技术依据以及为有关部门治理水质提供理论依据和参考建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘俊	沈阳建筑大学市政与环境工程学院	87	308	9.0	12.0
2	梁海涛	沈阳建筑大学市政与环境工程学院	24	62	5.0	7.0
3	岳丹丹	沈阳建筑大学市政与环境工程学院	19	55	3.0	7.0
4	赵磊	沈阳建筑大学市政与环境工程学院	12	23	2.0	4.0