利用SOFM网络评价杭州西湖水质的时空变化

被引：2

作者：

郑晓君 ^{[1
]}

罗妮娜 ^{[2
]}

裴洪平 ^{[3
]}

机构：

[1] 临海市环境保护局

[2] 浙江育英职业技术学院

[3] 浙江大学环境与资源学院环境科学系

来源：

生物数学学报 | 2007年 / 02期

关键词：

SOFM人工神经网络; 时空分类; 富营养化; 西湖;

D O I：

暂无

中图分类号：

X824 [水质评价];

学科分类号：

071012 ; 0713 ; 083002 ;

摘要：

根据西湖8个采样点2000年1月至12月的常规监测数据和多次模拟调试找出影响西湖水体的主要水质因子作为自组织人工神经网络的输入变量,利用网络的无差别分类能力,建立多指标水质综合评价的自组织特征映射网络(Self-Organizing Feature Map)模型,探索各个湖区不同时段的富营养化状况.结果表明,利用SOFM人工神经网络对西湖水体进行时空分类的结果直观、清晰,从空间上看,小南湖的水质较好,而北里湖的较差;从时间上看,一、二月份水质较好,五到十月份水质较差.说明人工神经网络模型能有效合理的模拟富营养化进程中的非线性行为,并能准确评价西湖水质的富营养化状况,为及时有效的提出控制措施提供科学的依据.

引用

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