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基于人工蜂群算法的BP双隐含层神经网络水质模型 总被引:1,自引:0,他引:1
采用人工蜂群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,同时采用双隐含层来提高网络精度,选取DO、IMn、COD、BOD5和NH3-N作为评价指标,建立一个基于人工蜂群算法的BP双隐含层神经网络模型,并应用该模型对2012年黄河水系下河沿断面的各月监测数据进行水质评价,同时与BP神经网络、模糊层次评价方法作比较。结果表明:基于人工蜂群算法的BP双隐含层神经网络在水质评价时,均方误差小,多次运行的结果始终一致,评价结果合理有效。 相似文献
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随着宁夏南部山区经济的快速发展,水环境问题在渝河表现得尤为突出。为实现"建设美丽宁夏"和"渝河出境水质达到Ⅳ类标准"的目标,对渝河排污的控制极为重要。因此,基于2014年渝河的监测资料,运用WASP建立一维水质模型对渝河污染主因子NH_3-N排放方案进行研究,并提出了相应的水环境保护建议。结果表明:当初始隆德断面为Ⅲ类水质标准,NH_3-N按一级A标准的优化方案进行排放时,可以达到出境水质目标;同时,增设监测断面ZG1和ZG2有利于全面反映渝河水质的沿程变化。 相似文献
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