【摘 要】
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为了确保饮用水的安全,了解水源水质未来可能的变化趋势,为水质管理提供科学的依据,该文应用反向传播(BP)神经网络技术对天津于桥水库CODMn进行预测研究。在预测模型中采用LM
【机 构】
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哈尔滨工业大学城市水资源与水环境国家重点实验室;哈尔滨工业大学城市水资源与水环境国家重点实验室黑龙江哈尔滨150090;黑龙江哈尔滨150090;
【基金项目】
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国家“863”计划(2002AA601140)
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为了确保饮用水的安全,了解水源水质未来可能的变化趋势,为水质管理提供科学的依据,该文应用反向传播(BP)神经网络技术对天津于桥水库CODMn进行预测研究。在预测模型中采用LM算法提高网络的收敛速度,并采用提前停止法提高网络的推广能力。人工神经网络样本集数据来源于2003~2005年的于桥水库日检测水质数据。为了更加有效地评估预测模型的准确性,该文把于桥水库的预测期分为丰雨期、封冻期和其它月份来分别考察预测效果。通过研究表明:于桥水库丰雨期预测效果最差,封冻期最好,其它月份介于两者之间,整体预测效果较好,可用于指导实际的水质管理。
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