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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的水質(zhì)預(yù)測 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的水質(zhì)預(yù)測

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的水質(zhì)預(yù)測

  • 期刊名字:數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識
  • 文件大?。?/li>
  • 論文作者:盧金鎖,黃廷林
  • 作者單位:西安建筑科技大學(xué)
  • 更新時間:2023-03-19
  • 下載次數(shù):
論文簡介

隨著地表飲用水源的藻類高發(fā)程度的加重和藻毒素的對健康的危害性逐漸被認(rèn)識,供水企業(yè)需建立水源水質(zhì)預(yù)警系統(tǒng)以確保供水水質(zhì)和實現(xiàn)水廠經(jīng)濟運行,而水源水質(zhì)預(yù)測是預(yù)警系統(tǒng)的基礎(chǔ).收集天津引灤源水1744天的水質(zhì)檢測資料,通過相關(guān)及指標(biāo)聚類兩種方法分析,確定建立預(yù)測2天后源水水質(zhì)-葉綠素-a的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入變量選擇方案共26個,每個方案經(jīng)10次試驗,比選出模型最優(yōu)輸入變量和模型結(jié)構(gòu).為建立具有代表性的模型,使用前1209天數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,訓(xùn)練后的模型對剩余數(shù)據(jù)的仿真輸出值與實際值間相關(guān)系數(shù)達0.88,其預(yù)測準(zhǔn)確率為85%,滿足水廠運行要求.

論文截圖
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