| 基于奇异谱分析—遗传算法反向传播神经网络模型的湘江新港断面水质预测 |
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| 引用本文： | 金昌盛,邓仁健,刘俞希,任伯帜.基于奇异谱分析—遗传算法反向传播神经网络模型的湘江新港断面水质预测[J].环境污染与防治,2019,41(6). |
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| 作者姓名： | 金昌盛 邓仁健 刘俞希 任伯帜 |
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| 作者单位： | 湖南科技大学土木工程学院,湖南湘潭,411201;湖南科技大学商学院,湖南湘潭,411201 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;湖南省教育厅科学研究项目 |
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| 摘 要： | 运用奇异谱分析(SSA)对湘江新港断面557周的pH、DO、高锰酸盐指数和氨氮数据进行了预处理,再运用遗传算法优化反向传播神经网络模型进行拟合与预测。结果表明:SSA有较好的降噪能力,遗传算法反向传播(GABP)神经网络模型相比BP神经网络模型均方根误差(RMSE)平均缩小了6.96%,具有良好的预测精度;预测期内新港断面的pH、DO、高锰酸盐指数、氨氮均能满足《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)Ⅲ类标准,但氨氮在预测期内呈上升趋势,需警惕氨氮浓度过高引发的水污染问题。
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| 关 键 词： | 湘江 水质预测 奇异谱分析 遗传算法 神经网络 |
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