IPSO-BP神经网络在渭河天水段水质评价中的应用

摘要：

水质评价是进行水环境容量计算和实施水污染控制规划的重要基础,能为改善河流水资源污染程度,保护河流水资源提供方向性、原则性的方案和依据.文章通过改进的PSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,获得最优权值和阈值后建立IPSO-BP神经网络水质评价模型,针对关中-天水经济区中天水段地表水质,利用2003-2009年渭河天水段4个控制断面的监测数据,选取BOD5、DO、氨氮、总磷、高锰酸盐指数5个指标进行综合评价,并分析了污染现状及时空变化规律.结果表明,改进的PSO-BP神经网络泛化能力强,评价更客观；7年间水质有一定程度的改善,但总体变化不大,水质类别主要为Ⅱ类和Ⅲ类,其中北道桥断面污染最为严重.研究旨在有效控制渭河流域天水段污染,为渭河水资源的保护提供科学依据.

关键词：改进的PSO算法、BP神经网络、水质评价、渭河天水段

所属期刊栏目：36

分类号：X824(环境质量分析与评价)

资助基金：国家自然科学基金项目资助40971039;西北师范大学青年教师科研能力提升计划项目NWNU-LKQN-11-10

在线出版日期：2013-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：175-181