期刊文献+

地表水水质监测现状及改善对策 被引量:3

下载PDF
导出
摘要 文章对我国目前地表水污染、监测现状及在水质监测方面存在不足进行分析,提出使用科学有效解决方案完善这些不足之处,有效提高在地表水水质质量。
出处 《时代农机》 2018年第6期118-118,共1页 Times Agricultural Machinery
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献19

  • 1周梅,李政,凌海波,王坎,蔡俊雄.基于BP神经网络的义水河水环境质量评价研究[J].环境科学与技术,2012,35(S1):385-388. 被引量:10
  • 2HJ/T91-2002.地表水和污水监测技术规范[S].[S].,..
  • 3钟慧玲,李鸿洁,李冰.基于PSO的BP训练算法[J].计算机工程与设计,2007,28(17):4205-4206. 被引量:5
  • 4国家环境保护总局冰和废水监测分析方法[M].第四版.北京:中国 环境科学出版社,2002:300-345.
  • 5Kunwar P Singh, Ankita Basant, Amrita Malik, et al. Artificial neural network modeling of the river water quality:a case study[J]. Ecological Modelling, 2009, 220: 888-895.
  • 6Kuo Yi-Ming, Liu Chen-Wuing, Lin Kao-Hung. Evaluation of the ability of an artificial neural network model to assess the variation of groundwater quality in an area of black-foot disease in Taiwan[J]. Water Research, 2004 (38):148- 158.
  • 7Ju Qin, Yu Zhong-bo, Hao Zhen-chun, et al. Division- based rainfall-runoff simulations with BP neural networks and Xinanjiang model[J]. Neurocomputing, 2009, 72 : 2873- 2883.
  • 8Leung S Y S, Tang Yang, Wong W K. A hybrid particle swarm optimization and its application in neural networks[J]. Expert Systems with Applications, 2012, 39: 395-405.
  • 9冯俊青,郁志宏.PSO-BP网络模型在数据分类中的应用[J].自动化技术与应用,2007,26(11):13-15. 被引量:3
  • 10曾万里,危韧勇,陈红玲.基于改进PSO算法的BP神经网络的应用研究[J].计算机技术与发展,2008,18(4):49-51. 被引量:21

共引文献17

同被引文献10

引证文献3

二级引证文献6

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部