【摘 要】
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水质预测是水环境规划、评价和管理的重要依据,对促进水资源可持续利用及生态发展具有重要意义.针对水质预测中各项因子的不确定性,基于未确知测度理论（unascertained measure
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水质预测是水环境规划、评价和管理的重要依据,对促进水资源可持续利用及生态发展具有重要意义.针对水质预测中各项因子的不确定性,基于未确知测度理论（unascertained measure,UM）,采用改变网络初值的方法,对BP神经网络加以改进,并利用黑河流域莺落峡水文站1998～2011年的水质监测资料进行分析和预测.以挥发酚为参考序列,用灰色关联方法分析参考序列与其他因子的关联度,并最终确定BP网络的输入节点为CODmn、DO、SO42-、Cr6＋以及挥发酚,输出节点为挥发酚,从而建立UM-BP模型.分
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