基于BP神经网络的丹江口库区水质指标预测

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为掌握丹江口库区水质未来的变化趋势以及预防污染事件的发生,建立了一个水质指标的预测模型。利用库区某断面自动检测站的水质指标实测参数作为学习样本,选取化学需养量(COD)、生化需养量(BOD)、pH值、氨氮(NH3-N)、总磷(TP)、总氮(TN)等指标作为预测参数,运用Levenberg-Marguatdt优化算法对学习样本进行优化。建立基于反向传播(BP)神经网络的预测模型并应用于丹江口库区水质指标。结果显示,实际检测值与预测值相时误差小于7%,该模型具有良好的可行性和有效性。
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