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智能算法在水体氨氮含量预测中的应用研究综述
被引量：
9
1
作者
巫莉莉
黄志宏
+1 位作者
何斌斌
曾鸣
《中国农机化学报》
北大核心
2019年第6期191-196,共6页
随着国民经济的快速发展,工业、农业、水产养殖业以及生活污水排放带来的水体氨氮污染日益加重,如何有效治理氨氮污染,已成为人们关心的热点问题。与实验室取样检测相比,智能算法预测水体氨氮含量的方法由于具有实时性、检测时间短、误...
随着国民经济的快速发展,工业、农业、水产养殖业以及生活污水排放带来的水体氨氮污染日益加重,如何有效治理氨氮污染,已成为人们关心的热点问题。与实验室取样检测相比,智能算法预测水体氨氮含量的方法由于具有实时性、检测时间短、误差小等优点,正逐步被应用到水体氨氮污染治理中。综述神经网络、粒子群、遗传算法等智能算法在水体氨氮含量预测中的研究进展,指出多种智能算法的组合应用将是预测水体氨氮含量、有效治理氨氮污染的应用发展方向,并提出进一步完善研究方法的建议。
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关键词
氨氮
污染治理
智能算法
神经网络
向量机
水体
氨氮
预测
实时性
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题名
智能算法在水体氨氮含量预测中的应用研究综述
被引量：
9
1
作者
巫莉莉
黄志宏
何斌斌
曾鸣
机构
华南农业大学现代教育技术中心
出处
《中国农机化学报》
北大核心
2019年第6期191-196,共6页
基金
国家重点研发计划(2017YFD0701702)
文摘
随着国民经济的快速发展,工业、农业、水产养殖业以及生活污水排放带来的水体氨氮污染日益加重,如何有效治理氨氮污染,已成为人们关心的热点问题。与实验室取样检测相比,智能算法预测水体氨氮含量的方法由于具有实时性、检测时间短、误差小等优点,正逐步被应用到水体氨氮污染治理中。综述神经网络、粒子群、遗传算法等智能算法在水体氨氮含量预测中的研究进展,指出多种智能算法的组合应用将是预测水体氨氮含量、有效治理氨氮污染的应用发展方向,并提出进一步完善研究方法的建议。
关键词
氨氮
污染治理
智能算法
神经网络
向量机
水体
氨氮
预测
实时性
Keywords
Ammonia Nitrogen pollution control
intelligent algorithms
neural network
vector machine
water ammonia Nitrogen Prediction
real-time
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
智能算法在水体氨氮含量预测中的应用研究综述
巫莉莉
黄志宏
何斌斌
曾鸣
《中国农机化学报》
北大核心
2019
9
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