基于神经网络的城市内湖水华预警综合建模方法研究

被引：14

作者：

郑剑锋 ^{[1
,2
]}

焦继东 ^{[1
]}

孙力平 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 天津城建大学环境与市政工程学院

[2] 天津市水质科学与技术重点实验室

来源：

中国环境科学 | 2017年 / 05期

基金：

天津市自然科学基金;

关键词：

水华; 风险概率; 预警等级; 预警因子; 预警模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

X524 [湖泊、水库];

学科分类号：

0815 ;

摘要：

针对城市内湖水华产生过程存在复杂性、时变性、不确定性等特点,运用内集-外集、粗糙集约简和RBF神经网络模型,通过水华藻生物量阈值界定、风险概率计算、预警等级划分、预警因子识别和神经网络预测模型的研究,提出一种城市内湖水华预警综合建模方法.以天津清净湖为例,利用p H值、水温等12项水质指标监测数据,确定清净湖水华的叶绿素a浓度阈值为70.98?g/L,依据水华风险概率划分5个水华预警等级,并确定水温、溶解氧、高锰酸盐指数和TDS为水华预警因子.利用RBF神经网络技术构建清净湖水华预警模型,验证结果显示,模型预测精度达85.7%,表明该方法能较好地用于城市内湖水华预警模型构建.

引用

页码：1872 / 1878

页数：7

共 25 条

[1] 滇池浮游植物群落特征及与环境因子的典范对应分析 [J].