基于BP网络方法的长江水质综合评价
水质综合评价因子权重的确定方法使得评价结果带有较强的主观性,神经网络方法则可以有效地排除主观因素的干扰.文章构造了一个多因子水质综合评价的3层BP网络模型,以溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(CODMn)、氨氮(NH3-N)为评价因子,对长江17个监测点的水质进行了综合评价.其中1个站点为Ⅰ类水质,7个站点为Ⅱ类水质,6个站点为Ⅲ类水质, 2个站点为Ⅳ类水质,1个站点为V类水质.
刘花璐,LIU Hualu(黄石理工学院,数理学院,湖北,黄石,435003)
刊 名： 黄石理工学院学报 英文刊名： JOURNAL OF HUANGSHI INSTITUTE OF TECHNOLOGY 年，卷(期)： 2009 25(4) 分类号： X522 关键词： 水质综合评价 人工神经网络 BP算法