【摘 要】
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为了快速准确预测老哈河水质,采用老哈河2011-2015年水质监测数据,运用拉格朗日插值法补充缺失值,分别对化学需氧量、生化需氧量、高锰酸盐指数和总磷浓度建立Levenberg-Marq
【机 构】
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赤峰市环境监测中心站,铜仁学院,中国农业科学院草原研究所
【基金项目】
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中国农业科学院创新工程牧草病虫害灾变机理与防控团队(CAAS-ASTIP-IGP);内蒙古自然科学基金项目(2017MS0380)
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为了快速准确预测老哈河水质,采用老哈河2011-2015年水质监测数据,运用拉格朗日插值法补充缺失值,分别对化学需氧量、生化需氧量、高锰酸盐指数和总磷浓度建立Levenberg-Marquardt优化的双隐含层BP神经网络模型,利用2011-2014的数据建立训练网络,以2015年的数据进行验证与测试。结果表明：五日生化需氧量预测模型,第一隐含层节点数为4,第二隐含层节点数为12时,决定系数0.751 6（P=0.000 3）,平均相对误差25.73%;化学需氧量预测模型,第一隐含层节点数为12,第二隐含
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