基于BP神经网络的丹江口水库水质指标预测

简介：
本研究采用BP神经网络模型对丹江口水库水质关键指标进行预测分析，旨在为水资源管理和环境保护提供科学依据。 为了掌握丹江口库区水质未来的变化趋势并预防污染事件的发生，建立了一个预测模型来分析水质指标。该模型使用了库区内某断面自动检测站的实测参数作为学习样本，并选取化学需氧量（COD）、生化需氧量（BOD）、pH值、氨氮（NH3-N）、总磷（TP）和总氮（TN）等关键指标进行预测。通过Levenberg-Marguardt优化算法对这些数据进行了处理，构建了一个基于反向传播神经网络的水质指标预测模型，并将其应用于丹江口库区的实际水质监测中。 结果显示，该模型所预测的数据与实际检测值之间的相对误差小于7%，表明此模型具有良好的可行性和有效性。