基于BP神经网络的辽河源头区水质评价研究

摘要：

基于辽河源头区水环境问题日益突出的现状,该文开展了辽河源头区水环境质量的研究,旨在对区内的水体质量进行分析评价.通过资料收集与汇总,基于BP人工神经网络结构的思想和理论,利用研究区内13个控制断面的水质监测数据,建立了包括pH、溶解氧、氨氮、化学需氧量、五日生化需氧量、高锰酸盐指数的水质综合评价模型,并应用训练好的模型进行仿真运算及水质综合评价.结果显示,在选取的13个断面中,约76.92％的断面为Ⅴ类—劣Ⅴ类水质,仅有23.08％的断面水质级别在Ⅱ-Ⅲ类之间,研究区上游断面的水质状况较好,中下游的水质较差.将该结果与《环境公报》公布的主要断面水质结果进行对比,81.25％的评价结果相同,采用BP神经网络对研究区水质进行综合评价具有较强的适用性和可靠性.

关键词：辽河源头区、BP神经网络、网络训练、水质评价

所属期刊栏目：21

分类号：X524;TP183(水体污染及其防治)

资助基金：国家水体污染控制与治理科技专项2012ZX07202-009

在线出版日期：2014-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：147-151