基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡臨江河回水區(qū)水質評價與預測.pdf

1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡是復雜非線性科學和人工智能科學的前沿，近年來，隨著BP神經(jīng)網(wǎng)絡理論和應用技術的日益完善，慢慢地成為各個學科的研究熱點。該論文在較全面闡述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡基本原理、優(yōu)化算法的基礎上，提出將BP神經(jīng)網(wǎng)絡引入水質模擬和水質評價領域。因為三峽水庫蓄水后，次級河流水體污染直接威脅水庫的水質，故該論文選擇長江次級河流臨江河為研究對象，通過建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對臨江河回水區(qū)水質評價和預測，為三峽庫區(qū)水質保護和防護提供依據(jù)。
　　首先

2、，臨江河回水區(qū)劃分5個監(jiān)測斷面，選取水溫、溶解氧、pH、TN、TP、COD6個指標做了7個月監(jiān)測，監(jiān)測周期為10天，并對水質特征分析，選擇COD、DO、TN、TP作為水質評價和預測指標。
　　然后，在水質評價方面，本文選取5個斷面的監(jiān)測數(shù)據(jù)，確定了臨江河回水區(qū)的評價標準。把水質標準用內插法生成神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練樣本，構造單隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡結構，并選用了改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型——Levenberg-Marquardt規(guī)則訓練前向算法的B

3、P神經(jīng)網(wǎng)絡，建立神經(jīng)網(wǎng)絡評價模型。利用評價模型對臨江河五個監(jiān)測斷面從2009年12月春到2010年六月的水質狀況進行了評價。評價結果表明：整體上，臨江河回水區(qū)水質都屬于V類水質狀況，同時上游斷面水質略好于下游斷面，枯水期水質略好于豐水期。
　　在水質預測方面，選擇河口斷面和上游水電站斷面作為研究對象，研究入河污染物COD、TN、TP在空間上響應及變化趨勢。利用MATLAB數(shù)學軟件的人工神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱建立一層隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡，并