【摘 要】
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基于T-S模糊神经网络分析颍河(河南段)2007-2010年5个监测断面的水质指标监测数据,克服了过去仅用各级评价标准作为训练样本,导致训练样本数过少和不能构建检测样本的缺点,对
【机 构】
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郑州大学水利与环境学院; 西安理工大学陕西省西北旱区生态水利工程重点实验室;
【基金项目】
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水体污染控制与治理科技重大专项;淮河流域(河南段)水生态修复关键技术研究与示范课题(2012ZX07204-004)
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基于T-S模糊神经网络分析颍河(河南段)2007-2010年5个监测断面的水质指标监测数据,克服了过去仅用各级评价标准作为训练样本,导致训练样本数过少和不能构建检测样本的缺点,对实测数据仿真有很好的效果。应用主成分分析法,选出溶解氧、高锰酸盐指数、生化需氧量、氨氮、化学需氧量、总磷、六价铬、阴离子表面活性剂8项对水质具有重要影响的指标,建立适用于颍河的T-S模糊神经网络水质评价模型,对颍河水质时空变化特征进行分析。结果显示:颍河水质在近几年呈改善趋势;白沙水库断面水质最优,且稳定;周口康店断面水质较差,西华址坊在2007年第2季度水质恶化严重;沈丘纸店断面水质逐渐改善。表明了T-S模糊神经网络对水质时空变化特征分析的效果显著,也反映了颍河水质状况,为颍河水质监测、管理与控制提供依据。
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