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城市供水源地水质的好坏,不仅直接影响着城市的经济和社会发展,而且会对城市居民的健康产生威胁,因此对水源地的水质预测就显得格外重要。以武汉市的主要供水源地水质参数高锰酸盐指数为研究对象,根据某时段的实测数据、遥感影像数据和相关辅助信息(实测点透明度、温度、岸边信息和上游排污口信息),尝试性的建立了高锰酸盐指数的常规神经网络反演模型和改进型神经网络反演模型,通过精度和可用性检验,得到常规反演模型的平均误差,取得较高的精度和良好的结果。