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基于小波分解及遗传BPNN耦合模型的地表水As浓度预测研究
被引量:
2
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作者
王梓璇
王圃
+3 位作者
王颖
彭翰
华佩
张晋
《环境科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期2942-2950,共9页
随着工业的快速发展,水体中污染物超标事件时有发生,造成了较严重的水环境污染问题.水环境监测与预报是环境科学研究的重要内容.为了实现地表水砷(As)污染的准确预报,本研究提出小波分解、遗传算法与BP人工神经网络的耦合建模方法,并结...
随着工业的快速发展,水体中污染物超标事件时有发生,造成了较严重的水环境污染问题.水环境监测与预报是环境科学研究的重要内容.为了实现地表水砷(As)污染的准确预报,本研究提出小波分解、遗传算法与BP人工神经网络的耦合建模方法,并结合某河流监测站1998—2016年共19年的地表水质监测数据,通过皮尔逊相关系数和信息指标评价法对模型输入变量进行筛选,最后对比分析了在不同水质参数输入情况下BP人工神经网络(BPNN)、遗传算法改进的BPNN(GABP)、小波-遗传BPNN耦合模型(W-GABP)对后6年(2011—2016年)As浓度预测结果的均方根误差(RMSE)、决定系数(R^(2))、平均绝对百分比误差(MAPE),以确立最优模型.结果表明:(1)多水质参数BPNN、GABP与W-GABP耦合模型预测结果的MAPE分别为17.51%、15.98%、14.46%,单水质参数BPNN、GABP与W-GABP耦合模型预测结果的MAPE分别为18.78%、16.74%、7.83%;(2)小波分解数据前处理及遗传算法均能较大程度地提高预测模型的精度;(3)对于地表水水质预报,需对比不同模型在不同输入变量下的预测结果,以获得最佳的预测精度.单水质参数输入的W-GABP耦合模型能较准确地预报地表水As浓度的变化情况,对数据缺乏地区水质监控和地表水As污染防治具有重要意义.
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关键词
地表水水质预测
砷
变量选择
BP人工神经网络(BPNN)
遗传优化算法
小波分解
原文传递
题名
基于小波分解及遗传BPNN耦合模型的地表水As浓度预测研究
被引量:
2
1
作者
王梓璇
王圃
王颖
彭翰
华佩
张晋
机构
重庆大学环境与生态学院
重庆大学建筑规划设计研究总院有限公司
华南师范大学环境学院
暨南大学地下水与地球科学研究院
出处
《环境科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期2942-2950,共9页
基金
国家重点研发计划(No.2017YFC04047064-1)
中央高校基本科研业务费资助项目(No.2019CDCGHJ326)。
文摘
随着工业的快速发展,水体中污染物超标事件时有发生,造成了较严重的水环境污染问题.水环境监测与预报是环境科学研究的重要内容.为了实现地表水砷(As)污染的准确预报,本研究提出小波分解、遗传算法与BP人工神经网络的耦合建模方法,并结合某河流监测站1998—2016年共19年的地表水质监测数据,通过皮尔逊相关系数和信息指标评价法对模型输入变量进行筛选,最后对比分析了在不同水质参数输入情况下BP人工神经网络(BPNN)、遗传算法改进的BPNN(GABP)、小波-遗传BPNN耦合模型(W-GABP)对后6年(2011—2016年)As浓度预测结果的均方根误差(RMSE)、决定系数(R^(2))、平均绝对百分比误差(MAPE),以确立最优模型.结果表明:(1)多水质参数BPNN、GABP与W-GABP耦合模型预测结果的MAPE分别为17.51%、15.98%、14.46%,单水质参数BPNN、GABP与W-GABP耦合模型预测结果的MAPE分别为18.78%、16.74%、7.83%;(2)小波分解数据前处理及遗传算法均能较大程度地提高预测模型的精度;(3)对于地表水水质预报,需对比不同模型在不同输入变量下的预测结果,以获得最佳的预测精度.单水质参数输入的W-GABP耦合模型能较准确地预报地表水As浓度的变化情况,对数据缺乏地区水质监控和地表水As污染防治具有重要意义.
关键词
地表水水质预测
砷
变量选择
BP人工神经网络(BPNN)
遗传优化算法
小波分解
Keywords
surface water quality prediction
As
variable selection
BP neural network(BPNN)
genetic optimization algorithm
wavelet decomposition
分类号
X522 [环境科学与工程—环境工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波分解及遗传BPNN耦合模型的地表水As浓度预测研究
王梓璇
王圃
王颖
彭翰
华佩
张晋
《环境科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
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