基于人工神经网络的水质监测模型研究.pdf

"基于人工神经网络的水质监测模型研究" 本文研究的主要目的是开发一个基于人工神经网络的水质监测模型，以解决传统水质监测方法的缺点，例如高成本、长周期和复杂步骤。本研究使用遗传算法优化BP神经网络模型（GABP），以提高水质监测模型的精度和效率。 在该研究中，作者使用了四种水质指标，即高锰酸盐指数（CODMN）、总氮（TN）、总磷（TP）和氨氮（NH3-N），并使用Nash-Sutcliffe系数（CD）、逐日相对均方根误差（I~MSE）和Kendall一致性系数（K）作为评估指标。实验结果表明，GABP模型在模拟水质指标时，其模拟结果与实测值的拟合方程斜率均在0.95～1.06之间，且决定系数较高，均在0.70以上。 与传统BP神经网络模型相比，GABP模型具有更高的精度和效率，且能够更好地模拟水质指标的变化趋势。此外，GABP模型还可以用于预测水质指标的变化趋势，提供了科学依据 для制定水资源保护政策。 本研究的结论可以总结为以下几点： 1. 遗传算法优化BP神经网络模型可以提高水质监测模型的精度和效率。 2. GABP模型可以用于模拟和预测水质指标的变化趋势，提供了科学依据 для制定水资源保护政策。 3. 本研究的结果表明，GABP模型可以作为水质监测的基本模型，使得水资源保护工作更加科学化和高效化。 本研究开发了一个基于人工神经网络的水质监测模型，解决了传统水质监测方法的缺点，提高了水质监测模型的精度和效率，提供了科学依据 для制定水资源保护政策。