【摘 要】
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基于高频水质在线监测数据,结合遗传算法和神经网络模型,建立基于遗传-神经网络(Improved Genetic Algorithm-Back Propagation Neural Network,IGA-BPNN)的河流水质预测模型
【机 构】
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哈尔滨工业大学环境学院,东北农业大学水利与土木工程学院,哈尔滨学院信息工程学院,黑龙江省农业科学院农村能源与环保研究所
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基于高频水质在线监测数据,结合遗传算法和神经网络模型,建立基于遗传-神经网络(Improved Genetic Algorithm-Back Propagation Neural Network,IGA-BPNN)的河流水质预测模型,实现对河流水质的实时预测预警。将该方法应用于美国波托马克河流中,对其水质参数浊度(TURB)和电导率(SC)进行实时预测,并对预测结果进行性能分析,以验证基于IGA-BPNN的河流水质预测模型的准确性与可靠性。与BPNN模型的水质预测结果进行对比分析,结果表明:IGA-BPN
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