论文摘要
本文提出了一种基于人工神经网络的巢湖流域水体总磷和总氮的预测模型,可以预测出水体中总磷和总氮的浓度,有利于巢湖流域水体富营养化的治理,节省了水质监测的成本;该模型使用易于测量且和总磷、总氮密切相关的水质指标作为输入,利用巢湖流域历史水质数据进行人工神经网络的训练、测试和验证。结果表明,人工神经网络可以有效的预测水体的总磷和总氮浓度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 曹泓,储政勇,李臻
关键词: 人工神经网络,总磷,总氮,水质预测
来源: 科技风 2019年20期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 环境科学与资源利用,自动化技术
单位: 中国电子科技集团公司第三十八研究所,公共安全技术研究院,安徽省工程实验室
分类号: TP183;X832
DOI: 10.19392/j.cnki.1671-7341.201920170
页码: 200
总页数: 1
文件大小: 90K
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