一种新的水质预测模型的仿真实现

摘要：

为了更好的对河流的水质状况进行监测,该文在多个神经网络预测模型的基础上,结合每种神经网络的特点,建立了一种新的基于多种神经网络的多网络水质预测模型,通过选取影响水质状况的最主要因子:PH值,溶解氧(DO),化学耗氧量(COD),氧氮(NH3-N)作为该模型的输入,来达到预测水质状况的目的,并在Matlab7.0仿真平台上对模型进行的预测仿真试验,从仿真数据的分析采看,该水质预测模型具有更小的预测误差和更高的预测精度,可以实现水质状况的短期预测

关键词：多网络、水质预测、仿真

所属期刊栏目：6

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2011-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：10366-10368