非点源污染负荷预测的多变量灰色神经网络模型
2011-03-10分类号：X52
【部门】西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室 西安科技大学建筑与土木工程学院 西安市博通市政建筑工程有限公司 西安世园投资(集团)有限公司
【摘要】【目的】建立一种对资料要求较少、精确度较高的非点源污染负荷多变量灰色神经网络预测模型,为有限资料条件下非点源污染负荷的预测提供支持。【方法】针对GM(1,N)模型在原始数据变化幅度较大且趋势不明显时预测效果较差的不足,提出并建立用人工神经网络对GM(1,N)模型的残差系列进行修正的改进模型,并将其应用于华县站总氮非点源污染负荷的预测。【结果】在华县站总氮非点源污染负荷预测中,灰色+BP神经网络组合模型拟合预测效果较好,建模阶段和检验阶段的确定性系数(Nash-suttcliffe模拟效率系数)分别为1.00和0.93,优于单独灰色模型或神经网络模型的预测效果。【结论】研究建立的多变量灰色神经网...
【关键词】非点源污染 负荷预测 多变量 GM(1 N)模型 BP神经网络 RBF神经网络
【基金】国家自然科学基金项目(50909080,50979090); 国家水体污染控制与治理科技重大专项河流主题“渭河水污染防治专项技术研究与示范课题”(2009ZX07212-002-005-02)
【所属期刊栏目】西北农林科技大学学报(自然科学版)
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