【摘 要】
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本文针对水华问题,通过对水体质量进行评价与分类,建立了主要理化因子与浮游生物致害密度关系模型,从而为池水的净化处理提供了方法依据。本文建立BP神经网络模型来预测水华
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本文针对水华问题,通过对水体质量进行评价与分类,建立了主要理化因子与浮游生物致害密度关系模型,从而为池水的净化处理提供了方法依据。本文建立BP神经网络模型来预测水华发生的时间,预测藻类密度,得出最大误差为9.1%,最低精确度为90.9%。利用偏导敏感性分析法中的全样本敏感性分析法,判断水华发生时理化因子的范围,从而得知了水华爆发时,水温的范围为27℃～29℃;总氮的范围为1.8g·kg-1～2.0g·kg-1;总磷的范围为6.5g·kg-1～7g·kg-1;COD的范围为25～27mg/L;PH值的范围为5.5～6.5;溶氧的范围为9.25～9.35mg/L。
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