【摘 要】
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为了评价平谷地下水水质,以平谷区2011-2018年58个浅层监测井的理化数据为基础,用改进后的主成分分析法筛选贡献率大的水质影响因子。将评价因子作为输入项,建立BP神经网络法
【机 构】
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成都理工大学环境与土木工程学院,四川省地质矿产勘查开发局川西北地质队
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为了评价平谷地下水水质,以平谷区2011-2018年58个浅层监测井的理化数据为基础,用改进后的主成分分析法筛选贡献率大的水质影响因子。将评价因子作为输入项,建立BP神经网络法评价模型,从而对平谷平原地下水水质进行快速评价。结果表明:主成分分析法共筛选出15个水质影响因子,基于BP神经网络法的评价模型拟合度较好。工业园区及垃圾填埋场的水质相对较差,其余各点水质良好,平谷平原整体水质呈现逐年变好的趋势。
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