神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在巢湖水質(zhì)評價預測中的應用.pdf

1、本文主要研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在巢湖水質(zhì)評價預測中的應用. 在水質(zhì)評價方面,根據(jù)巢湖營養(yǎng)狀況評價的實際需要,選取TP、TN、COD<,Mn>和溫度作為巢湖營養(yǎng)狀態(tài)評價的指標,確定了巢湖營養(yǎng)狀況評價的標準,建立了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一隸屬度組合模型,利用評價模型對巢湖六個點位2000年春到2002年冬的水質(zhì)營養(yǎng)狀況進行了評價,得到六個點位三年內(nèi)每一個季節(jié)的營養(yǎng)狀況,從中我們可以得出這樣的結(jié)論:從整體上看,巢湖西半湖屬富營養(yǎng)類型,東半

2、湖屬中富營養(yǎng)類型,全湖為中富營養(yǎng)到富營養(yǎng)化過渡狀況. 在水質(zhì)預測方面,確立了葉綠素a與富營養(yǎng)化程度之間的關(guān)系,選取水溫和葉綠素a為影響因子,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測了巢湖富營養(yǎng)化狀況(葉綠素a的濃度)的下一個月的變化趨勢,并通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)插值的方法生成足夠的樣本,預測了巢湖富營養(yǎng)化狀況(葉綠素a的濃度)的下一周的變化趨勢.結(jié)果表明,水溫和葉綠素a是影響葉綠素a短時間內(nèi)變化的最主要因素,以這兩者作為輸入變量建立的網(wǎng)絡(luò)簡單快捷,說明人工神經(jīng)網(wǎng)