【摘 要】
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当前,许多地方已经建设重点污染源在线监控系统,收集了重点污染源大量的排污数据。同时,也开始建设地表水质自动监测系统,并获得地表水质的实时数据。利用数据挖掘技术,这些
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当前,许多地方已经建设重点污染源在线监控系统,收集了重点污染源大量的排污数据。同时,也开始建设地表水质自动监测系统,并获得地表水质的实时数据。利用数据挖掘技术,这些数据对城市地表水质的分析和预测有着十分重要的意义。本文主要以小榄水道马大丰水厂水质自动监测子站的历史数据和周边上下游重点污染源在线监控数据为研究对象,并利用数据挖掘技术,对监测数据进行筛选,预处理和属性约简,再运用BP神经网络技术建立模型,对小榄水道的主要指标CODMn进行预测。预测结果分析表明,误差较少,预测效果较好。
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