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水体富营养化状况的人工神经网络预测模型的建立
被引量：
4
1
作者
杨松芹
张慧珍
+4 位作者
巴月
程学敏
张振亚
杉浦
則
夫
崔留欣
《卫生研究》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期543-545,共3页
目的建立郑州市主要生活饮用水源富营养化预测模型。方法以郑州市主要生活饮用水源西流湖和黄河花园口段某调蓄池作为研究现场,监测富营养化相关理化指标水温(WT)、透明度(SD)、总磷(TP)、总氮(TN)、光照度(Li)、高锰酸盐指数(CODMn)、...
目的建立郑州市主要生活饮用水源富营养化预测模型。方法以郑州市主要生活饮用水源西流湖和黄河花园口段某调蓄池作为研究现场,监测富营养化相关理化指标水温(WT)、透明度(SD)、总磷(TP)、总氮(TN)、光照度(Li)、高锰酸盐指数(CODMn)、叶绿素a(Chla);采用评分法和综合营养状态指数法对水体富营养化状况进行评价;运用标准化函数对各理化因子原始监测数据进行归一化处理后,构建BP人工神经网络富营养化预测模型;并采用改进的Levenberg-Marquardt算法对网络进行优化。结果两水源富营养化状况评价结果显示:西流湖和黄河花园口段某调蓄池水体均为富营养化状态,西流湖随着春、夏、秋季节的变化,富营养化状况逐步加剧;应用BP神经网络技术,根据J=n+m+a函数计算隐层数,将隐层节点数范围定位2～15,分别进行训练,最终确定网络节点数为10;根据郑州市主要生活饮用水源环境理化指标检测数据,建立了水体富营养化相关因子Chla预测模型,重要的6个富营养化理化因子全部纳入模型进行分析,网络训练过程均方差为1e-11,实测值与预测值模型拟合相关系数为0.871,与预期目标比较接近,成功构建了郑州市主要生活饮用水源富营养化人工神经网络预测模型。结论人工神经网络技术能够运用于水体富营养化预警系统的研究,所建立预测模型更符合实际情况。
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关键词
富营养化
人工神经网络
预测模型
饮用水
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职称材料
土壤渗滤法对典型污染河段河水的净化效果
被引量：
3
2
作者
张之崟
雷中方
+1 位作者
张振亚
杉浦
則
夫
《长江流域资源与环境》
CAS
CSSCI
CSCD
北大核心
2008年第A01期78-81,共4页
土壤渗滤法是一种就地污水生态处理技术,它充分利用土壤中的动物、微生物、植物以及土壤的物理、化学特性,能高效去除COD、BOD5以及氮、磷等营养物质,对水源保护和分散型污废水治理的意义重大。就上海虹桥机场围场河典型污染河段进行土...
土壤渗滤法是一种就地污水生态处理技术,它充分利用土壤中的动物、微生物、植物以及土壤的物理、化学特性,能高效去除COD、BOD5以及氮、磷等营养物质,对水源保护和分散型污废水治理的意义重大。就上海虹桥机场围场河典型污染河段进行土壤渗滤法水质生态修复试验,结果表明COD的去除率高达75.8%,TP的去除率高达100%,水体中的溶解氧显著提高,各种有机物也得到相应的降解。同时,结合土壤渗滤法的主要特点及应用前景,对围场河水质生态修复提出了综合性的建议。
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关键词
土壤渗滤法
水质生态修复
污染物去除
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职称材料
题名
水体富营养化状况的人工神经网络预测模型的建立
被引量：
4
1
作者
杨松芹
张慧珍
巴月
程学敏
张振亚
杉浦
則
夫
崔留欣
机构
郑州大学公共卫生学院环境卫生学教研室
日本筑波大学大学院生命环境科学研究院
出处
《卫生研究》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期543-545,共3页
基金
河南省医学创新人才工程资助项目(No.200311205)
国际(中日)合作项目(No.064SGHH36252-5)
文摘
目的建立郑州市主要生活饮用水源富营养化预测模型。方法以郑州市主要生活饮用水源西流湖和黄河花园口段某调蓄池作为研究现场,监测富营养化相关理化指标水温(WT)、透明度(SD)、总磷(TP)、总氮(TN)、光照度(Li)、高锰酸盐指数(CODMn)、叶绿素a(Chla);采用评分法和综合营养状态指数法对水体富营养化状况进行评价;运用标准化函数对各理化因子原始监测数据进行归一化处理后,构建BP人工神经网络富营养化预测模型;并采用改进的Levenberg-Marquardt算法对网络进行优化。结果两水源富营养化状况评价结果显示:西流湖和黄河花园口段某调蓄池水体均为富营养化状态,西流湖随着春、夏、秋季节的变化,富营养化状况逐步加剧;应用BP神经网络技术,根据J=n+m+a函数计算隐层数,将隐层节点数范围定位2～15,分别进行训练,最终确定网络节点数为10;根据郑州市主要生活饮用水源环境理化指标检测数据,建立了水体富营养化相关因子Chla预测模型,重要的6个富营养化理化因子全部纳入模型进行分析,网络训练过程均方差为1e-11,实测值与预测值模型拟合相关系数为0.871,与预期目标比较接近,成功构建了郑州市主要生活饮用水源富营养化人工神经网络预测模型。结论人工神经网络技术能够运用于水体富营养化预警系统的研究,所建立预测模型更符合实际情况。
关键词
富营养化
人工神经网络
预测模型
饮用水
Keywords
eutrophication,artificial neural network,predictive model
分类号
R123.6 [医药卫生—环境卫生学]
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职称材料
题名
土壤渗滤法对典型污染河段河水的净化效果
被引量：
3
2
作者
张之崟
雷中方
张振亚
杉浦
則
夫
机构
复旦大学环境科学与工程系
筑波大学生命环境科学研究院
出处
《长江流域资源与环境》
CAS
CSSCI
CSCD
北大核心
2008年第A01期78-81,共4页
文摘
土壤渗滤法是一种就地污水生态处理技术,它充分利用土壤中的动物、微生物、植物以及土壤的物理、化学特性,能高效去除COD、BOD5以及氮、磷等营养物质,对水源保护和分散型污废水治理的意义重大。就上海虹桥机场围场河典型污染河段进行土壤渗滤法水质生态修复试验,结果表明COD的去除率高达75.8%,TP的去除率高达100%,水体中的溶解氧显著提高,各种有机物也得到相应的降解。同时,结合土壤渗滤法的主要特点及应用前景,对围场河水质生态修复提出了综合性的建议。
关键词
土壤渗滤法
水质生态修复
污染物去除
Keywords
soil infiltration treatment
bioremediation of water quality
pollutant removal
分类号
X703 [环境科学与工程—环境工程]
TD953 [矿业工程—选矿]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
水体富营养化状况的人工神经网络预测模型的建立
杨松芹
张慧珍
巴月
程学敏
张振亚
杉浦
則
夫
崔留欣
《卫生研究》
CAS
CSCD
北大核心
2008
4
下载PDF
职称材料
2
土壤渗滤法对典型污染河段河水的净化效果
张之崟
雷中方
张振亚
杉浦
則
夫
《长江流域资源与环境》
CAS
CSSCI
CSCD
北大核心
2008
3
下载PDF
职称材料
已选择
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