基于T-S模糊神经网络的颍河水质时空变化特征分析

被引：13

作者：

张文 ^{[1
]}

王莉 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 郑州大学水利与环境学院

[2] 西安理工大学陕西省西北旱区生态水利工程重点实验室

来源：

环境科学与技术 | 2015年 / 38卷 / 12期

关键词：

T-S模糊神经网络; 颍河; 水质评价; 水质时空变化特征; 主成分分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

X824 [水质评价];

学科分类号：

摘要：

基于T-S模糊神经网络分析颍河(河南段)2007-2010年5个监测断面的水质指标监测数据,克服了过去仅用各级评价标准作为训练样本,导致训练样本数过少和不能构建检测样本的缺点,对实测数据仿真有很好的效果。应用主成分分析法,选出溶解氧、高锰酸盐指数、生化需氧量、氨氮、化学需氧量、总磷、六价铬、阴离子表面活性剂8项对水质具有重要影响的指标,建立适用于颍河的T-S模糊神经网络水质评价模型,对颍河水质时空变化特征进行分析。结果显示:颍河水质在近几年呈改善趋势;白沙水库断面水质最优,且稳定;周口康店断面水质较差,西华址坊在2007年第2季度水质恶化严重;沈丘纸店断面水质逐渐改善。表明了T-S模糊神经网络对水质时空变化特征分析的效果显著,也反映了颍河水质状况,为颍河水质监测、管理与控制提供依据。

引用

页码：254 / 261

页数：8

共 34 条

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