模糊神经网络在水环境质量评价中的应用

摘要：

为了保证城镇居民饮水安全，针对水质分级标准存在的模糊性，引入模糊神经网络理论，建立水环境质量评价模型。选取吉林省白山市白云峰水库为研究区，通过调查采样选定6处监测点，将其模型评价结果与尼梅罗综合指数法的评价结果进行对比分析。结果显示，模糊神经网络评价水环境质量是可行的，水质评价结果精度更准确，打破了传统方法的局限性。模糊神经网络模型具有较强的学习能力，能够提高地下水水质评价的准确性，为日后保护和管理水环境提供了科学依据。

关键词：模糊神经网络、水环境质量评价、监测点

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2014-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：4813-4814