基于改进的BP神经网络水源地水质安全预测

• 作者: 司宏宇 张萌 赵志怀
• 来源期刊: 水力发电
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水质安全预测 Pearson相关分析 信息指标评价法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 环保与移民
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: X824(225)
• 字数: 3129字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0559-9342.2017.10.001

摘要

针对传统的BP神经网络未对影响因子进行筛选和筛选过程的主观性等问题,提出了改进的BP神经网络模型.选取山西省阳泉市地下水饮用水水源地的10个水质监测指标,进行Pearson相关分析得到相关系数;运用信息指标评价法对模拟因子进行筛选,得到最优的模拟因子,在明确BP神经网络的结构后,把最优模拟因子作为BP神经网络的输入样本,被模拟因子(水质状况综合指数)作为输出样本,建立水质预测模型.结果表明,预测的水质状况综合指数与实际值平均相对误差为3.80％,水质指数平均相对误差为0,较传统的BP神经网络模型精度高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵志怀	太原理工大学水利科学与工程学院	22	142	7.0	11.0
2	张萌	太原理工大学水利科学与工程学院	14	35	3.0	5.0
3	司宏宇		2	2	1.0	1.0