基于人工神经网络的河湖蓝藻水华状态评价研究

• 作者: 于家斌 李世明 王小艺 王立 许继平
• 来源期刊: 水资源与水工程学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工神经网络 信息融合 蓝藻水华 水华状态评价
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 93-96
• 页数: 4页
• 分类号: X824
• 字数: 2063字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11705/j.issn.1672-643X.2017.04.16

摘要

面对依旧严峻的水环境问题,水资源的高效管理成为解决该问题的关键途径.其中,水华状态评价成为重中之重,本文针对河湖蓝藻水华状态评价过程中存在的非线性和不精确性问题,构建了基于人工神经网络的蓝藻水华状态评价模型,实现了固定站点监测和遥感监测信息的有效融合.并将该模型用于太湖蓝藻水华状态评价,研究表明:评价结果与实际情况相符,验证了模型的有效性和可行性,为蓝藻水华问题深入研究提供了思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王小艺	北京工商大学计算机与信息工程学院	108	815	13.0	24.0
2	王立	北京工商大学计算机与信息工程学院	22	64	5.0	6.0
3	于家斌	北京工商大学计算机与信息工程学院	19	52	4.0	6.0
4	许继平	北京工商大学计算机与信息工程学院	78	331	10.0	14.0
5	李世明	北京工商大学计算机与信息工程学院	3	4	1.0	2.0