张向阳
- 作品数：2 被引量：19H指数：2
- 供职机构：陕西广播电视大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：环境科学与工程更多>>
- 滇池水污染物浓度预测的人工神经网络模型被引量：5
- 2013年
- 本文针对滇池日益严重的水污染现状，根据云南昆明西苑隧道断面2004年-2010年的监测资料，建立了基于BP神经网络的主要污染指标预测模型，并对其进行训练检验，研究结果表明：独立样本中pH、溶解氧、氨氮、高锰酸盐浓度的预测值与监测值的线性相关系数分别为0．952、0．967、0．945、0．936。结果证明该模型预测精度满足要求，通过准确地预测湖泊水污染物可以为治理湖泊营养化和综合利用水资源、规划管理、决策提供重要的科学依据。
- 郭庆春郝源杜北方张向阳李静
- 关键词：人工神经网络水污染物滇池
- BP神经网络在长江水质COD预测中的应用被引量：14
- 2014年
- 水质变化具有非线性、突变性,且含有噪声,传统线性预测模型不能全面反映其变化规律,预测精度低,误差大。针对水质变化规律复杂,影响因素间非线性程度高的问题,为了提高水质预测精度,将改进算法的BP神经网络引入化学需氧量(COD)预测预报领域,以pH、溶解氧(DO)、氨氮(NH3-N)为输入向量,以COD为输出向量,建立了COD的预测模型并对效果进行检验。结果表明:检验样本中COD的预测值与实测值的线性相关系数为0.991。BP神经网络模型预测精度高,收敛速度快,具有良好的泛化能力,能较好地反映COD和影响因子的变化规律。
- 郭庆春郝源李雪杜北方张向阳
- 关键词：神经网络水质化学需氧量溶解氧氨氮
