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本文选取了盐龙湖饮用水源2015-2019年两个监测点的温度、溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、总磷、总氮6项指标作为样本数据建立BP神经网络模型,调整参数构建训练模型并进行数据验证,结果显示,该BP神经网络模型预测模拟训练后的模型预测精准度高,可以运用盐龙湖饮用水源水质指标的预测预警系统中。
基于BP神经网络的盐龙湖饮用水源水质预测
【摘 要】
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本文选取了盐龙湖饮用水源2015-2019年两个监测点的温度、溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、总磷、总氮6项指标作为样本数据建立BP神经网络模型,调整参数构建训练模型并进行数据
【机 构】
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盐城市盐龙湖饮用水源管理处,中国科学院水生生物研究所
【出 处】
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城镇供水
【发表日期】
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2021年2期
【基金项目】
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盐龙湖水生生物群落变化与调控技术研究项目(YCCG1610-121)。
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