基于Hopfield神经网络的地下水环境质量评价

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针对传统水质评价方法存在人为因素影响等问题,结合Hopfield网络在模式识别应用中的特点建立了Hopfield网络模型,综合评价了金泉工业园区的地下水水质情况,并利用其水质评价结果,以ArcGIS为平台获得了地下水水质分布图,可反映水质的空间变化规律。评价结果表明,金泉工业园区大部分地区地下水水质呈现Ⅲ类,Ⅰ、Ⅱ类水集中于西北部,而Ⅴ类水主要分布于东南部,评价结果符合水质实际状况。 In view of the problems of traditional water quality evaluation methods such as human factors and so on, combined with the characteristics of Hopfield network in pattern recognition application, a Hopfield network model was established and the groundwater quality of Jinquan Industrial Park was evaluated. Based on the results of water quality evaluation and ArcGIS platform The distribution of groundwater quality is obtained, which can reflect the spatial variation of water quality. The evaluation results show that the groundwater quality of most parts of Jinquan Industrial Park presents Grade Ⅲ, while Type I and Type II water concentrate in the northwest, while Grade V water mainly distributes in the southeast, and the evaluation results accord with the actual water quality.
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