水利学报
水利學報
수리학보
2007年
12期
1519-1525
,共7页
陈丁江%吕军%沈晔娜%金树权
陳丁江%呂軍%瀋曄娜%金樹權
진정강%려군%침엽나%금수권
非点源污染%水质模拟%人工神经网络%BP算法%河流
非點源汙染%水質模擬%人工神經網絡%BP算法%河流
비점원오염%수질모의%인공신경망락%BP산법%하류
本文应用非点源污染河流水质的BP人工神经网络模型,模拟长乐江水体的总氮、总磷和溶解氧浓度的变化.通过模拟的水质参数相关性分析,协同非点源污染河流的机理性水质模型分析,确定适当的BP网络模型结构.采用实测的水质、水文逐月数据资料,对不同结构的BP网络模型进行了训练与验证.结果表明,相关性与机理性模型协同分析的方法,能较好地解决BP网络输入层参数的选择问题,所选择的参数较全面地表达了流域非点源污染发生的主要驱动因素和河流中污染物自净过程的主要影响因素.BP网络模型可以较精确地模拟非点源污染河流的水质变异,各水质参数模拟结果的平均相对误差在±10%以内.单隐含层结构的BP网络模型模拟结果比多隐含层结构模型结果更准确;单参数输出结构的网络模型模拟结果,优于多参数输出结构模型的模拟结果.
本文應用非點源汙染河流水質的BP人工神經網絡模型,模擬長樂江水體的總氮、總燐和溶解氧濃度的變化.通過模擬的水質參數相關性分析,協同非點源汙染河流的機理性水質模型分析,確定適噹的BP網絡模型結構.採用實測的水質、水文逐月數據資料,對不同結構的BP網絡模型進行瞭訓練與驗證.結果錶明,相關性與機理性模型協同分析的方法,能較好地解決BP網絡輸入層參數的選擇問題,所選擇的參數較全麵地錶達瞭流域非點源汙染髮生的主要驅動因素和河流中汙染物自淨過程的主要影響因素.BP網絡模型可以較精確地模擬非點源汙染河流的水質變異,各水質參數模擬結果的平均相對誤差在±10%以內.單隱含層結構的BP網絡模型模擬結果比多隱含層結構模型結果更準確;單參數輸齣結構的網絡模型模擬結果,優于多參數輸齣結構模型的模擬結果.
본문응용비점원오염하류수질적BP인공신경망락모형,모의장악강수체적총담、총린화용해양농도적변화.통과모의적수질삼수상관성분석,협동비점원오염하류적궤이성수질모형분석,학정괄당적BP망락모형결구.채용실측적수질、수문축월수거자료,대불동결구적BP망락모형진행료훈련여험증.결과표명,상관성여궤이성모형협동분석적방법,능교호지해결BP망락수입층삼수적선택문제,소선택적삼수교전면지표체료류역비점원오염발생적주요구동인소화하류중오염물자정과정적주요영향인소.BP망락모형가이교정학지모의비점원오염하류적수질변이,각수질삼수모의결과적평균상대오차재±10%이내.단은함층결구적BP망락모형모의결과비다은함층결구모형결과경준학;단삼수수출결구적망락모형모의결과,우우다삼수수출결구모형적모의결과.
