基于BP人工神经网络的大沽河湿地海水水质综合评价

文献类型: 中文期刊

第一作者: 徐勇

作者: 徐勇;赵俊;过锋;乔向英;张艳;陈聚法

作者机构: 农业部海洋渔业可持续发展重点实验室

关键词: 大沽河湿地;BP人工神经网络;海水水质;综合评价

期刊名称: 渔业科学进展

ISSN: 2095-9869

年卷期: 2015 年 36 卷 05 期

页码: 31-37

收录情况: 北大核心 ; CSCD

摘要: 水体环境包含多个影响因素,因素间大多具有非线性相关性,为了能够客观地对大沽河湿地海水水质进行综合评价,以神经网络为基础,利用溶解氧、化学需氧量、无机氮、活性磷酸盐、石油类5个指标作为评价因子,建立了5×5×1拓扑结构的BP人工神经网络模型,通过该模型对大沽河湿地水质进行综合评价。同时采用单因子评价方法、内梅罗指数法对该海域环境状况进行评价,以期更好的对比评价BP人工神经网络模型的优缺点。BP人工神经网络模型评价结果显示,大沽河河道内站点的水质均为劣Ⅳ类水质,入海河流断面及其周边海域也达到了Ⅲ类及以上水质标准。调查海域无机氮含量超标严重,劣Ⅳ类及以上站位的数量占总调查站位的59.3%,富营养化状态明显。通过单因子评价法、内梅罗指数法、BP人工神经网络3种评价方法对大沽河湿地水质进行评价,发现Ⅲ类及以上水质站位占总调查站位比例分别为89%、96%、56%。与单因子评价法、内梅罗指数法相比,BP人工神经网络模型设计合理、评价结果科学可靠,是一种更加快捷、客观全面及实用的水体质量评价方法。

分类号: X824

  • 相关文献

[1]大沽河湿地表层沉积物重金属分布特征及污染评价. 徐勇,马绍赛,陈聚法,赵俊,夏斌,崔正国. 2012

[2]基于MATLAB6.x的BP人工神经网络的土壤环境质量评价方法研究. 赵玉杰,师荣光,高怀友,王跃华,白志鹏,傅学起. 2006

[3]仪器测定客观评定冷却猪肉肉色. 孙京新,周光宏,罗欣,徐幸莲,汤晓艳. 2008

[4]镉在鲫鱼体内积累规律及BP人工神经网络模型预测. 马桂云,韩士群,严少华,唐婉莹,张振华. 2003

[5]多光谱成像技术诊断植物病虫害的人工神经网络模型. 冯洁,廖宁放,赵波,罗永道,李宝聚,戴志福. 2008

[6]基于GRA/BPNN的农作物害虫发生量预测模型. 彭琳,杨林楠. 2013

[7]基于BP神经网络的小麦群体图像特征识别. 李少昆,索兴梅,白中英,祁之力,刘晓鸿,高世菊,赵双宁. 2002

[8]近红外光谱法快速无损识别普通、高油、超高油玉米籽粒. 张愿,张录达,白琪林,陈绍江. 2009

[9]BP人工神经网络模型在珠江口水质评价中的应用. 李占东,林钦. 2005

[10]温室栽培基质耗水量与环境因子相关性的研究. 李珊,马丽丽,贺超兴,闫妍. 2011

[11]有机水稻田土壤肥力综合评价(英文). 刘亚柏. 2014

[12]基于因子分析的大豆品种豆腐加工品质综合评价. 田志刚,康立宁,刘香英,张井勇,南喜平. 2010

[13]海州湾大竹蛏资源保护区海水环境质量评价. 夏斌,马菲菲,陈碧鹃,崔毅,孙雪梅,曲克明. 2014

[14]DTOPSIS法在农作物品种稳定性综合评价上的应用初探. 曹荣祥,戎新祥,庞廷峰,童晓利,王庆南,赵何娟. 1999

[15]苏棉10号的丰产性分析及综合评价. 刘水东,何林池,郝德荣. 2003

[16]DTOPSIS法在棉花品种评价中的应用. 黄志勇. 2002

[17]应用DTOPSIS法综合评价大麦新品种的初步研究. 魏亚凤,江银荣,潘宝国. 2002

[18]甘薯品种抗旱性生理指标及其综合评价初探. 钮福祥,华希新,郭小丁,邬景禹,李洪民,丁成伟. 1996

[19]贵州不同地区扁穗雀麦种质资源苗期抗旱性综合评价. 周雪,赵相勇,陈国南. 2016

[20]农业科技园区与区域经济社会发展互动研究——以江苏省农业科技园区为例. 朱学新,张玉军. 2013

作者其他论文 更多>>