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IPSO-BP神经网络在渭河天水段水质评价中的应用
引用本文:王彤彤,张剑,涂川,赵文芳,陈明明,赵成章.IPSO-BP神经网络在渭河天水段水质评价中的应用[J].环境科学与技术,2013(8):175-181.
作者姓名:王彤彤  张剑  涂川  赵文芳  陈明明  赵成章
作者单位:西北师范大学地理与环境科学学院;西北师范大学数学与信息科学学院;天水市环境监测站
基金项目:国家自然科学基金项目资助(40971039);西北师范大学青年教师科研能力提升计划项目(NWNU-LKQN-11-10)
摘    要:水质评价是进行水环境容量计算和实施水污染控制规划的重要基础,能为改善河流水资源污染程度,保护河流水资源提供方向性、原则性的方案和依据。文章通过改进的PSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,获得最优权值和阈值后建立IPSO-BP神经网络水质评价模型,针对关中-天水经济区中天水段地表水质,利用2003-2009年渭河天水段4个控制断面的监测数据,选取BOD5、DO、氨氮、总磷、高锰酸盐指数5个指标进行综合评价,并分析了污染现状及时空变化规律。结果表明,改进的PSO-BP神经网络泛化能力强,评价更客观;7年间水质有一定程度的改善,但总体变化不大,水质类别主要为Ⅱ类和Ⅲ类,其中北道桥断面污染最为严重。研究旨在有效控制渭河流域天水段污染,为渭河水资源的保护提供科学依据。

关 键 词:改进的PSO算法  BP神经网络  水质评价  渭河天水段

Application of IPSO-BP Neural Network in Water Quality Evaluation for Tianshui Section of Wei River
WANG Tong-tong;ZHANG Jian;TU Chuan;ZHAO Wen-fang;CHEN Ming-ming;ZHAO Cheng-zhang.Application of IPSO-BP Neural Network in Water Quality Evaluation for Tianshui Section of Wei River[J].Environmental Science and Technology,2013(8):175-181.
Authors:WANG Tong-tong;ZHANG Jian;TU Chuan;ZHAO Wen-fang;CHEN Ming-ming;ZHAO Cheng-zhang
Institution:WANG Tong-tong;ZHANG Jian;TU Chuan;ZHAO Wen-fang;CHEN Ming-ming;ZHAO Cheng-zhang;College of Geographic and Environmental Science,Northwest Normal University;College of Mathematics and Information Science,Northwest Normal University;Tianshui Municipal Environmental Monitoring Station;
Abstract:
Keywords:
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