东张水库蓝藻水华BP人工神经网络模型演算研究

摘要：

本文以福建省福清市东张水库为例,采集2016-2017年间包含水华期间在内的共295组的水质(水温、pH、电导率、浊度、溶解氧)和气象(气温、风速)数据,以80％的数据进行模型演算,20％的数据进行模型验证,以叶绿素a浓度作为输出参数,应用BP人工神经网络模型进行演算.通过输入不同的参数组合,将结果与实际测定的叶绿素a值比较,挑选出最优的参数组合.结果 表明,当以水温、溶解氧、电导率和气温作为组合变量输入时,输出的结果最优,输出数据的预测值与实测值拟合度R2为0.83,均方根误差(RMSE)为0.08μg/L,均方根-实测值标准偏差比(RSR)为0.43,且模型稳定性较好.表明该参数组合作为输入参数建立的BP人工神经网络预警模型,有望未来用于预测东张水库富营养化的发生.

关键词：BP人工神经网络、叶绿素a、东张水库、蓝藻水华

所属期刊栏目：41

分类号：X524(水体污染及其防治)

资助基金：国家重点研发计划2016YFE0202100;国家自然科学基金41573075;福建省科技厅高校产学合作项目2017Y4003;福州市科技局项目2016-G-68

在线出版日期：2019-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：18-25