基于BP人工神经网络的大沽河湿地海水水质综合评价

• 作者: 乔向英 张艳 徐勇 赵俊 过锋 陈聚法
• 来源期刊: 渔业科学进展
• 学科: 农学
• 关键词: 大沽河湿地 BP人工神经网络 海水水质 综合评价
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 31-37
• 页数: 7页
• 分类号: S938.8
• 字数: 4129字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11758/yykxjz.20150505

摘要

水体环境包含多个影响因素，因素间大多具有非线性相关性，为了能够客观地对大沽河湿地海水水质进行综合评价，以神经网络为基础，利用溶解氧、化学需氧量、无机氮、活性磷酸盐、石油类5个指标作为评价因子，建立了5×5×1拓扑结构的BP人工神经网络模型，通过该模型对大沽河湿地水质进行综合评价。同时采用单因子评价方法、内梅罗指数法对该海域环境状况进行评价，以期更好的对比评价 BP 人工神经网络模型的优缺点。BP 人工神经网络模型评价结果显示，大沽河河道内站点的水质均为劣Ⅳ类水质，入海河流断面及其周边海域也达到了Ⅲ类及以上水质标准。调查海域无机氮含量超标严重，劣Ⅳ类及以上站位的数量占总调查站位的59.3%，富营养化状态明显。通过单因子评价法、内梅罗指数法、BP人工神经网络3种评价方法对大沽河湿地水质进行评价，发现Ⅲ类及以上水质站位占总调查站位比例分别为89%、96%、56%。与单因子评价法、内梅罗指数法相比，BP 人工神经网络模型设计合理、评价结果科学可靠，是一种更加快捷、客观全面及实用的水体质量评价方法。