智能算法在水体氨氮含量预测中的应用研究综述

论文摘要

随着国民经济的快速发展,工业、农业、水产养殖业以及生活污水排放带来的水体氨氮污染日益加重,如何有效治理氨氮污染,已成为人们关心的热点问题。与实验室取样检测相比,智能算法预测水体氨氮含量的方法由于具有实时性、检测时间短、误差小等优点,正逐步被应用到水体氨氮污染治理中。综述神经网络、粒子群、遗传算法等智能算法在水体氨氮含量预测中的研究进展,指出多种智能算法的组合应用将是预测水体氨氮含量、有效治理氨氮污染的应用发展方向,并提出进一步完善研究方法的建议。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 巫莉莉,黄志宏,何斌斌,曾鸣

关键词: 氨氮污染治理,智能算法,神经网络,向量机,水体氨氮预测,实时性

来源: 中国农机化学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 农业科技,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: 华南农业大学现代教育技术中心

基金: 国家重点研发计划(2017YFD0701702)

分类号: TP18;X52

DOI: 10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2019.06.36

页码: 191-196

总页数: 6

文件大小: 160K

下载量: 150

相关论文文献

• [1].水中锰干扰氨氮含量的测定探究——纳氏试剂分光光度法[J]. 农村经济与科技 2020(16)
• [2].焦化污水中氨氮含量测定的影响因素及方法改进[J]. 科技风 2017(18)
• [3].水洗羽毛废水中氨氮含量的测定研究[J]. 化学世界 2015(06)
• [4].西充河自动监测断面氨氮含量季节性变化分析[J]. 绿色科技 2017(12)
• [5].洱海水中氨氮含量和化学耗氧量检测分析[J]. 大理学院学报 2010(10)
• [6].黄河兰州段氨氮含量变化特征分析[J]. 环境研究与监测 2008(03)
• [7].应用试剂盒快速、定量测定水体氨氮含量[J]. 分析试验室 2017(01)
• [8].废水中总氮含量低于氨氮含量原因探讨[J]. 油气田环境保护 2017(02)
• [9].春季小浪底出库水氨氮含量显著变化调查研究[J]. 人民黄河 2015(01)
• [10].工业废水中氨氮含量常用检测方法分析[J]. 中国氯碱 2014(01)
• [11].分子荧光法对水中氨氮含量的测定[J]. 湖北农业科学 2020(10)
• [12].养殖水体氨氮含量对鲤鱼养殖的影响[J]. 畜牧兽医科技信息 2018(07)
• [13].不同环境水体中悬浮物与氨氮含量的相关性分析[J]. 资源节约与环保 2015(02)
• [14].基于微流控和比色光谱法的水产养殖海水氨氮含量检测[J]. 农业机械学报 2020(S1)
• [15].蒸馏-中和滴定法测定废水中氨氮含量的改进[J]. 中氮肥 2014(01)
• [16].顶空气相色谱法快速测定污水中氨氮含量[J]. 色谱 2019(10)
• [17].测定废水中氨氮含量稀释顺序的研究[J]. 科技风 2018(16)
• [18].一种快速检测水体中氨氮含量的双波长光谱法[J]. 光谱学与光谱分析 2016(05)
• [19].氨氮自动监测仪(水杨酸盐法)测定水中氨氮含量的条件优化[J]. 供水技术 2014(04)
• [20].池塘氨氮含量偏高原因及处理措施[J]. 渔业致富指南 2011(17)
• [21].府河流域孝感段高锰酸盐指数与氨氮含量季节性变化分析[J]. 水利技术监督 2016(05)
• [22].浅谈多喷嘴水煤浆气化系统氨氮含量的操作控制[J]. 氮肥与合成气 2018(07)
• [23].生态湖水中氨氮含量的测定[J]. 河南机电高等专科学校学报 2012(06)
• [24].变换低温冷凝液氨氮含量偏高的原因分析[J]. 中氮肥 2019(01)
• [25].纳氏试剂分光光度法测定水中氨氮的相关问题研究[J]. 科技创新与应用 2012(08)
• [26].通过比色测定瘤胃液氨氮含量方法的改进[J]. 畜牧与饲料科学 2010(Z1)
• [27].几种分光光度法测定氨氮含量的对比分析[J]. 食品工业 2014(08)
• [28].水体中氨氮含量测定的影响因素分析[J]. 山东水利 2020(09)
• [29].污水中氨氮含量高于总氮含量的原因分析及排查[J]. 化工设计通讯 2019(03)
• [30].大兴安岭水中氨氮分析[J]. 林业科技情报 2017(04)

标签：氨氮污染治理论文;  智能算法论文;  神经网络论文;  向量机论文;  水体氨氮预测论文;  实时性论文;