IPSO-BP神经网络在渭河天水段水质评价中的应用

被引:18
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作者
王彤彤 [1 ]
张剑 [1 ]
涂川 [2 ]
赵文芳 [3 ]
陈明明 [1 ]
赵成章 [1 ]
机构
[1] 西北师范大学地理与环境科学学院
[2] 西北师范大学数学与信息科学学院
[3] 天水市环境监测站
关键词
改进的PSO算法; BP神经网络; 水质评价; 渭河天水段;
D O I
暂无
中图分类号
X824 [水质评价];
学科分类号
摘要
水质评价是进行水环境容量计算和实施水污染控制规划的重要基础,能为改善河流水资源污染程度,保护河流水资源提供方向性、原则性的方案和依据。文章通过改进的PSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,获得最优权值和阈值后建立IPSO-BP神经网络水质评价模型,针对关中-天水经济区中天水段地表水质,利用2003-2009年渭河天水段4个控制断面的监测数据,选取BOD5、DO、氨氮、总磷、高锰酸盐指数5个指标进行综合评价,并分析了污染现状及时空变化规律。结果表明,改进的PSO-BP神经网络泛化能力强,评价更客观;7年间水质有一定程度的改善,但总体变化不大,水质类别主要为Ⅱ类和Ⅲ类,其中北道桥断面污染最为严重。研究旨在有效控制渭河流域天水段污染,为渭河水资源的保护提供科学依据。
引用
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页码:175 / 181
页数:7
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