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1.
采用推流方式改善人工水体溶解氧分布不均衡以防止富营养化时,需要对其分布进行预测来提高推流效率,为此构建了基于生成式对抗网络(GAN,Generative Adversarial Networks)和长短期记忆神经网络(LSTM,Long-Short Term Memory Network)的溶解氧浓度预测模型。以广西大学镜湖35 m2的一片水体区域为研究对象,采用不同电压直流水泵推流,用无人船搭载在线检测仪在一段时间内定时定点采集水体溶解氧浓度数据作为原始数据样本,并采用GAN扩充数据样本。利用遗传算法和改进的一阶滤波算法进行溶解氧的噪声数据处理,结合LSTM网络构建溶解氧浓度预测模型GF-LSTM(Genetic And Filtering Algorithm-Long Short Term Memory Network)。结果表明:相比常用的BP网络,GF-LSTM网络预测的平均误差降低了62%,均方误差降低了75%;相比传统的LSTM网络,GF-LSTM网络预测的平均误差降低了22%,均方误差降低了50%。  相似文献   
2.
通过室内模拟水-底泥-沉水植物(苦草)生态系统,进行苦草作用下水体中藻类Chl. a及水质因子的观测,并采用方差分析及主因子识别法分析苦草对藻类生长的影响。研究结果表明:苦草的存在使系统间藻类的生长存在显著性差异(P=0. 0162),苦草组中藻类生长的主因子为溶解氧(DO)、总磷(TP)和总氮(TN);苦草具有良好的去氮除磷效果,实验结束时,TP和TN分别降低了47. 62%和65. 54%;实验10 d后,苦草的分泌物达到一定浓度,表现出明显的化感作用,具体的作用浓度阈值还需进一步研究。  相似文献   
3.
流域环境风险评价研究进展   总被引:2,自引:0,他引:2  
在分析流域环境风险内涵的基础上,从研究内容和研究方法两个方面,综述了国内外流域环境风险评价研究现状。指出目前研究内容主要集中在流域水质健康风险评价、流域生态风险评价、地下水环境风险评价、突发事件和农业非点源污染的流域环境风险评价等方面,主要采用基于层次分析、突变理论或经验公式(数学模型)的研究方法。在此基础上讨论了目前研究存在的不足,并从复杂动态系统分析的角度提出了未来的发展趋势。  相似文献   
4.
为科学全面地掌握湖泊水域的水质指标分布状况,以广西大学镜湖为实验研究对象,以无人船为平台将RBF神经网络与遗传算法相结合,对监测点的优化选择进行了讨论研究。分别对水质参数的单目标与多目标进行优化实验,并绘制拟合分布图。结果表明:遗传神经网络比传统的等距监测在水质参数的分布误差上具有明显优势,并在优化后至少6周内,其结果反映的数据依旧准确有效,说明遗传神经网络可明显提高水质监测的效率。  相似文献   
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