【摘 要】
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水质模拟预测是顺利实现水环境规划管理、水污染综合防治等任务不可缺少的基础工作。机理性水质模型虽考虑了影响水质变化的诸多因素,模拟预测效果较理想,但往往较复杂并需要
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,安徽理工大学计算机科学与工程学院
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水质模拟预测是顺利实现水环境规划管理、水污染综合防治等任务不可缺少的基础工作。机理性水质模型虽考虑了影响水质变化的诸多因素,模拟预测效果较理想,但往往较复杂并需要大量基础资料与数据,使其进一步应用受到限制。基于RBF神经网络理论及其算法建立水质中四种污染物浓度的预测模型,应用结果表明,该方法可行,可以为水质污染预测提供一种有效的新手段。
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