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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。 展开更多
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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SOA优化BP神经网络的水体氨氮预测模型 被引量：7
2
作者 潘赢 贾国庆 郜伟伟 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2020年第2期40-44,共5页
为提高水体中氨氮的预测精度,本文提出一种基于SOA改进BP神经网络的预测模型。首先,采用具有较好全局搜索能力和局部搜索能力的SOA算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,防止其在训练过程中陷入局部最优值,而后采用优化后的权值和... 为提高水体中氨氮的预测精度,本文提出一种基于SOA改进BP神经网络的预测模型。首先,采用具有较好全局搜索能力和局部搜索能力的SOA算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,防止其在训练过程中陷入局部最优值,而后采用优化后的权值和阈值作为BP神经网络的初始权值和阈值对其进行训练。仿真结果表明所提出的新模型对水体中的氨氮含量具有更高的预测精度,且提出模型的收敛速度较传统BP神经网络更快,可更好的应用于复杂水体中氨氮的预测。 展开更多
关键词 BP神经网络 海鸥优化算法 水质 氨氮预测
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基于GIS的盘龙江水环境分析与预测研究——以氨氮分析为例 被引量：3
3
作者 张加龙 刘云根 +1 位作者 杨善 刘仁松 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2011年第12期7360-7362,7364,共4页
综合运用地理信息系统(GIS)、水质预测模型、数据库、空间分析技术,实地采集盘龙江水样数据,以GPS空间位置点数据和QuickBird影像为基础,采用纳氏试剂比色法测定了盘龙江水样氨氮含量。使用样条函数插值的方法,对其现状水质进行了分类... 综合运用地理信息系统(GIS)、水质预测模型、数据库、空间分析技术,实地采集盘龙江水样数据,以GPS空间位置点数据和QuickBird影像为基础,采用纳氏试剂比色法测定了盘龙江水样氨氮含量。使用样条函数插值的方法,对其现状水质进行了分类。对盘龙江下游河段,综合考虑缓冲区内居民和农田因素,同时简化了完全混合模型,预测了该区域的氨氮含量。 展开更多
关键词 地理信息系统 水环境 氨氮 水质预测 内插分析
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