【摘 要】
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以灰色关联分析为基础,利用BP神经网络马尔可夫模型对漳泽水库水质进行预测。对数据进行处理并分析其关联度,以COD为参考序列,选择关联度较高的总氮、氨氮、溶解氧、五日生化
【机 构】
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西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51679191);山西省漳泽水库管理局科技计划基金资助项目(2017-6)
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以灰色关联分析为基础,利用BP神经网络马尔可夫模型对漳泽水库水质进行预测。对数据进行处理并分析其关联度,以COD为参考序列,选择关联度较高的总氮、氨氮、溶解氧、五日生化需氧量、总磷作为灰色神经网络的输入节点。在BP网络预测结果的基础上采用马尔可夫链对残差序列进行修正,经过修正,预测的偏差分别由9.99%~22.33%降低到3.49%~16.72%,使修正值更加接近实测值。BP网络马尔可夫模型,结合了BP网络和马尔可夫的优点,提高了预测的精度,对于水库水质预测提供一定的参考价值。
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