基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)臨江河回水區(qū)水質(zhì)評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè).pdf

1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是復(fù)雜非線性科學(xué)和人工智能科學(xué)的前沿，近年來(lái)，隨著B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和應(yīng)用技術(shù)的日益完善，慢慢地成為各個(gè)學(xué)科的研究熱點(diǎn)。該論文在較全面闡述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理、優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上，提出將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入水質(zhì)模擬和水質(zhì)評(píng)價(jià)領(lǐng)域。因?yàn)槿龒{水庫(kù)蓄水后，次級(jí)河流水體污染直接威脅水庫(kù)的水質(zhì)，故該論文選擇長(zhǎng)江次級(jí)河流臨江河為研究對(duì)象，通過(guò)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)臨江河回水區(qū)水質(zhì)評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)，為三峽庫(kù)區(qū)水質(zhì)保護(hù)和防護(hù)提供依據(jù)。
　　首先

2、，臨江河回水區(qū)劃分5個(gè)監(jiān)測(cè)斷面，選取水溫、溶解氧、pH、TN、TP、COD6個(gè)指標(biāo)做了7個(gè)月監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)周期為10天，并對(duì)水質(zhì)特征分析，選擇COD、DO、TN、TP作為水質(zhì)評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)指標(biāo)。
　　然后，在水質(zhì)評(píng)價(jià)方面，本文選取5個(gè)斷面的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，確定了臨江河回水區(qū)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。把水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)用內(nèi)插法生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，構(gòu)造單隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并選用了改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——Levenberg-Marquardt規(guī)則訓(xùn)練前向算法的B

3、P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型。利用評(píng)價(jià)模型對(duì)臨江河五個(gè)監(jiān)測(cè)斷面從2009年12月春到2010年六月的水質(zhì)狀況進(jìn)行了評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)結(jié)果表明：整體上，臨江河回水區(qū)水質(zhì)都屬于V類水質(zhì)狀況，同時(shí)上游斷面水質(zhì)略好于下游斷面，枯水期水質(zhì)略好于豐水期。
　　在水質(zhì)預(yù)測(cè)方面，選擇河口斷面和上游水電站斷面作為研究對(duì)象，研究入河污染物COD、TN、TP在空間上響應(yīng)及變化趨勢(shì)。利用MATLAB數(shù)學(xué)軟件的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱建立一層隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并