【摘 要】
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通过数学模型对地表水净化装置净水水质进行预测是当下的一个热点,由于地表水净化装置的水质变化呈现非线性、时变性与随机性。基于此,首先采用BP神经网络对该装置水质预测,
【机 构】
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新疆农业大学草业与环境科学学院,湖泊水污染治理与生态修复技术国家工程实验室,中国环境科学研究院,燕京理工学院建筑学院
【基金项目】
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国家水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07203-005)
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通过数学模型对地表水净化装置净水水质进行预测是当下的一个热点,由于地表水净化装置的水质变化呈现非线性、时变性与随机性。基于此,首先采用BP神经网络对该装置水质预测,通过回归分析得到的可决系数判定拟合情况良好,误差较低。之后,为进一步提高预测精确度,降低BP预测结果随机波动带来的误差,将马尔可夫链与BP神经网络结合进行分析。通过对拟合结果及误差进行状态划分,得出状态概率矩阵,分析结果表明,出水的实际水质均符合最大概率区间内的预测范围值。因此,建立神经网络与马尔可夫链的组合预测模型,能够得到更准确的预测结果。
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