【摘 要】
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针对城市人工湿地水华发生过程具有突发性、复杂性、时变性的特点,在2016年至2019年7次对济西湿地水生态监测基础上,选取水温、pH、溶解氧、氨氮、总氮、总磷、高锰酸盐指数、透明度、浊度、电导率、水温和藻类密度建立数据矩阵,在Matlab R2016b环境中利用神经网络工具箱编程实现了一个三层前向神经网络,构建了济西湿地水华预警模型.BP神经网络建模结果显示:训练集输出数据与目标数据基本一致,相关
【机 构】
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济南市水文局,山东,济南,250014 北京师范大学水科学研究院,北京,100875
【出 处】
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2020年(第八届)中国水利信息化技术论坛
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针对城市人工湿地水华发生过程具有突发性、复杂性、时变性的特点,在2016年至2019年7次对济西湿地水生态监测基础上,选取水温、pH、溶解氧、氨氮、总氮、总磷、高锰酸盐指数、透明度、浊度、电导率、水温和藻类密度建立数据矩阵,在Matlab R2016b环境中利用神经网络工具箱编程实现了一个三层前向神经网络,构建了济西湿地水华预警模型.BP神经网络建模结果显示:训练集输出数据与目标数据基本一致,相关性系数R值为1;验证集藻类密度预测值与实测值两组数据误差平均值6.645％,最大值为12.84％,最小值为2.237％,标准方差4.077％,极差为10.6％,模型精度基本符合要求.BP神经网络模型为济西湿地生态保护提供了科学依据.
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