基于多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的淠河水質(zhì)預(yù)測研究.pdf

1、六安市經(jīng)濟的高速發(fā)展和人口的不斷增加，大量的工業(yè)廢水和生活污水直接排入淠河中，使得淠河的水體污染日益嚴重，水體質(zhì)量明顯下降。水環(huán)境污染的日益加劇已經(jīng)嚴重制約了六安市的社會經(jīng)濟發(fā)展，危害了六安市生態(tài)環(huán)境，直接影響到全市人民生活和身體健康。近幾年，政府對淠河治理的投入不斷加大，關(guān)閉了一些污染嚴重的中小型企業(yè)，使得淠河的水質(zhì)狀況得到明顯的改善。
　　 為了更好地對淠河的水質(zhì)狀況進行檢測，現(xiàn)在的水質(zhì)預(yù)測模型很多，但這些模型的預(yù)測效果不盡

2、人意。因此本文在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點，組成一個多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)預(yù)測模型；并把該模型應(yīng)用到淠河的水質(zhì)預(yù)測中，通過該水質(zhì)預(yù)測模型的預(yù)測，可以為六安市政府對淠河周圍的生態(tài)環(huán)境建設(shè)的決策提供有利依據(jù)和理論支持。
　　 本文的研究成果主要體現(xiàn)在以下兩方面：
　　 首先，本文研究了淠河的水質(zhì)特點和影響淠河水質(zhì)的主要因素，并利用多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的特點，找出了各個預(yù)測模型的優(yōu)點和缺點，最后決定采用Elman

3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。利用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，把這三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機地結(jié)合起來，建立了一個新的多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)預(yù)測模型。
　　 第二，通過調(diào)研，收集到淠河水質(zhì)的各項指標數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行有效分析，選定了影響淠河水質(zhì)的最主要的4個水質(zhì)參數(shù)(PH值、溶解氧(DO)、化學(xué)耗氧量(COD)、氨氮)作為研究對象。然后，對多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)預(yù)測模型寫出了相關(guān)的預(yù)測算法，并對影響淠河水質(zhì)的四