【摘 要】
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黄河对我们的经济发展和人类文明的向前进步都有着十分重要的意义,但就目前状况而言,由于我国的水质监测系统不完善,还没有一个较为高效、精准的水污染预警系统.本文提出了一
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黄河对我们的经济发展和人类文明的向前进步都有着十分重要的意义,但就目前状况而言,由于我国的水质监测系统不完善,还没有一个较为高效、精准的水污染预警系统.本文提出了一种新的预测水质指标的方法,选用黄河水质指标的676个数据中的前664个数据作为训练集来预测2018年最后一个季度（41周—52周,共12周）水质指标的数据值.在改进的完备集合经验模态分解（ICEEMD）的基础上,采用差分进化（DE）的方法优化鲸鱼优化算法（WOA）的计算过程,避免鲸鱼优化算法陷入局部最优,再将组合后的优化方法DEWOA,应用于BP神经网络之中,最后对分解的数据进行集成,得出最终预测数据.通过对黄河流域上游和中下游两个监测站的研究,发现ICEEMD-DEWOA-BP方法对水质指标的四种指标:氢离子浓度指数（pH）,溶解氧（DO）,化学需氧量（CODM n）和氨氮含量（NH3-N）,相较于传统的差分自回归移动平均（ARIMA）,支持向量回归（SVR）,BP神经网络和优化过后的WOA-SVR,WOA-BP,DEWOA-SVR,DEWOA-BP等模型,预测效果有明显的提升.这为我国河流水域的水质监测与预警提供了一种全新的方法,有效地提高了水污染的监测速度与效率,为有关部门的监测和监管政策的提出提供参考.
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