人工神经网络在白洋淀水质评价中的应用

曹建智 张健

摘 要：应用人工神经网络理论与方法建立了白洋淀水质评价的神经网络模型，对白洋淀5个监测断面水质进行了评价，并与主成分分析结果进行对比。结果表明人工神经网络模型能很好地解决评价因子与水质等级间复杂的非线性关系，评价水质简便可靠，预测精度高，具有通性和客观性。

【关键词】白洋淀 人工神经网络 水质评价

1 引言

水环境质量评价是环境质量评价的一项重要内容，评价方法主要有物元分析法、模糊综合法、主成分分析法等。但这些方法都要事先假定模式或主观规定一些参数，缺乏比较科学的确定环境因子权重的量化方法， 各因子权重的确定正确与否，对水质评价的结论有比较大的影响，所以评价结果具有很强的主观性，在实际中还不能得到真正的应用。针对上述水质评价存在的不足，国内外学者已开展了多种水质评价方法的研究，其中，人工神经网络模型具有建立任意输入与输出的非线性映射功能以及能模仿人脑进行自识别、自组织等特点，被认为是近年来兴起和具有广阔发展前景的方法，并已经在湖泊的水质综合评价和预测中得到广泛应用。如：通过建立BP神经网络模型，张昆实等对荆州市长湖关咀段的水质富营养化状态进行了分类评价；朱长军等通过建立径向基神经网络模型，对滏阳河邯郸市区段7个监测断面水质进行了评价，均得到很好的结果。基于目前尚无针……