基于多层全连接神经网络的白洋淀水质预测

• 作者: 刘世存 朱晓磊 杨薇 王欢欢 田凯 赵彦伟
• 来源期刊: 农业环境科学学报
• 关键词: 全连接神经网络 深度学习算法 白洋淀 水质预测
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 水体环境
• 页码范围: 1283-1292
• 页数: 10页
• 分类号: X52
• 语种: 中文
• DOI: 10.11654/jaes.2020-0288

摘要

白洋淀是华北平原最大的天然湖泊湿地,也是雄安新区的重要生态依托,对其水质进行预测,可为其水质保护与管理提供重要依据.利用1996—2015年白洋淀南刘庄、圈头、烧车淀的生化需氧量(BOD)、化学需氧量(COD)、总氮(TN)和总磷(TP)4项水质数据,通过率定与校验,构建了全连接神经网络水质预测模型,对未来3a白洋淀水质进行了预测.结果表明,白洋淀南刘庄、圈头、烧车淀的各项水质指标都有所改善,但部分点位TN和TP仍然超标.未来应加强入淀河流与淀内污染控制,强化生态补水与水系连通.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵彦伟	水环境模拟国家重点实验室北京师范大学环境学院	16	233	9.0	15.0
2	王欢欢	水环境模拟国家重点实验室北京师范大学环境学院	4	0	0.0	0.0
3	刘世存	水环境模拟国家重点实验室北京师范大学环境学院	4	0	0.0	0.0
4	田凯	水环境模拟国家重点实验室北京师范大学环境学院	4	0	0.0	0.0
5	杨薇	水环境模拟国家重点实验室北京师范大学环境学院	3	0	0.0	0.0
6	朱晓磊		1	0	0.0	0.0