BP神经网络在千岛湖水体富营养化变化预测中的应用

刘恒; 严力蛟

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BP神经网络在千岛湖水体富营养化变化预测中的应用

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将人工神经网络模型引入水质预测中,并据此建立了千岛湖水体富营养化预测的BP神经网络模型。该模型选取了Chla作为网络的输出变量,通过主因子分析,得到温度Tw、pH、Chla、SD、TN 5个水质因子作为网络的输入变量,构建了5个网络模型。本研究表明,以上周的Tw、pH、Chla、SD为输入变量,下周Chla为输出变量的网络方案能够对千岛湖的水质变化进行很好的短期预测,从而能够使管理部门根据此模型掌握千岛湖水质变化趋势,为其制定千岛湖水质管理方案提供理论依据。

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来源
《科技通报》 |2008年第3期|411-416|共6页
作者
刘恒; 严力蛟;
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作者单位

浙江大学生命科学学院生态规划与景观设计研究所;

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正文语种 chi
中图分类环境与发展;
关键词
水体富营养化; BP神经网络模型; 千岛湖;

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