基于人工神经网络改进的地下水水质评价模型研究及应用

被引：22

作者：

都莎莎

王红旗

刘姝媛

田雅楠

机构：

[1] 北京师范大学水科学研究院

来源：

北京师范大学学报(自然科学版) | 2014年 / 50卷 / 04期

关键词：

地下水水质; 人工神经网络; 水质评价模型; 主要污染因子;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对人工神经网络无法确定主要污染因子的缺陷,结合单因子评价,优化地下水水质评价模型,既可以得到客观的地下水水质综合评价等级,同时又能确定主要污染因子.利用基于人工神经网络改进的地下水水质模型对山东某水源地地下水水质进行综合评价,结果表明,该水源地地下水水质基本达到Ⅲ类水标准,满足大型供水水源地供水要求;但多数地区存在污染物超标情况,地下水中总硬度普遍偏高,有机污染物污染情况有差异.评价结果较准确地符合水体水质情况.

引用

页码：424 / 428

页数：5

共 14 条

[1] 基于BP神经网络和模糊聚类分析的露天煤矿地下水质量评价附视频 [J].