基于BP神经网络的丹江口库区水质指标预测

为掌握丹江口库区水质未来的变化趋势以及预防污染事件的发生，建立了一个水质指标的预测模型。利用库区某断面自动检测站的水质指标实测参数作为学习样本，选取化学需养量（COD）、生化需养量（BOD）、pH值、氨氮（NH 3-N）、总磷（TP）、总氮（TN）等指标作为预测参数，运用Levenberg-Marguardt优化算法对学习样本进行优化，建立基于反向传播（BP）神经网络的预测模型并应用于丹江口库区水质指标。结果显示，实际检测值与预测值相对误差小于7%，该模型具有良好的可行性和有效性。