水资源短缺的风险因子识别模型

被引：8

作者：

郭跃华

机构：

[1] 南通大学理学院

来源：

南通大学学报(自然科学版) | 2011年 / 10卷 / 04期

关键词：

水资源; 风险因子; BP神经网络; 识别模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TV213.4 [水利资源的管理、保护与改造];

学科分类号：

摘要：

水资源短缺已经成为影响和制约我国部分地区社会和经济发展的主要因素,为了确定引起水资源短缺的主要风险因子,以达到控制风险的目的,以北京市1979—2009年水资源数据为例,应用BP神经网络良好的数据拟合功能,建立缺水量与导致水资源短缺各因子关系的BP神经网络模型.将各单个因子取值增加1%,然后通过该模型计算出缺水量的变化率,从而确定北京市水资源短缺的主要风险因子,依次为第三产业及生活用水、污水处理率、降水量等.该模型所得结果与现有方法的结论比较吻合,但计算更为简便.

引用

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页数：5