改进的BP神经网络模型在辽宁中部河流水质预测中的应用研究.pdf

【摘要】中提到的研究主要关注的是改进的BP神经网络模型在辽宁中部河流水质预测中的应用。BP（Backpropagation）神经网络是一种常见的监督学习算法，常用于非线性建模和预测任务。在这个研究中，研究人员针对传统的BP神经网络模型存在的问题进行了改进，即引入了横向和纵向伸缩修正系数，以提升模型的收敛速度和计算精度。 在水质预测中，准确的预测对于水资源管理和保护至关重要。由于影响水质的因素众多，这使得预测工作具有相当的挑战性。通常，水质预测方法有两种：一是基于数理统计的方法，利用历史水质数据进行预测；二是利用水质模型，如物理或生物化学模型。前者简单且需求参数较少，但需要大量长期数据；后者理论性强，但参数多且复杂。BP神经网络模型属于后者，已经在许多区域的河流水质预测中得到了应用，但其收敛精度和计算效率受到限制。 改进的BP神经网络模型通过引入小波分析，对内部信号进行卷积处理，提高了模型的表达能力。小波变换能够捕捉信号在不同尺度和位置的信息，增强模型对复杂数据的适应性。此外，控制函数的加入（如方程3所示），使得模型可以动态调整，进一步优化了预测性能。 模型的输出层（如方程4所示）依赖于各个计算控制节点的权重，通过梯度下降法进行训练，不断调整这些权重，以最小化预测值与实际观测值的误差。这种训练过程使得模型能够在多次迭代后逐渐逼近真实情况，提高预测的准确性。 总结来说，该研究的核心是利用改进的BP神经网络模型，通过引入新的修正系数和控制机制，提高模型对辽宁中部河流水质预测的精确度。这一方法有望为水资源管理和环境监测提供更可靠的预测工具，有助于预防和解决水质问题，促进区域水资源的可持续利用。同时，这也展示了深度学习和机器学习技术在解决复杂环境问题中的潜力。