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BP人工神经网络模型在西鞍山铁矿地下水水质评价中的应用
被引量:
15
1
作者
岳丹丹
梁海涛
+1 位作者
王天慧
徐韬
《环境监测管理与技术》
CSCD
2016年第4期23-26,共4页
以西鞍山铁矿为例,采用BP人工神经网络模型对区内12个监测点的水质进行评价。以枯水期水质监测的主成分总硬度、溶解性总固体、硫酸盐、氯化物、铁和锰、硝酸盐、氟化物指标作为评价因子,建立地下水评价指标体系,并将评价结果与模糊综...
以西鞍山铁矿为例,采用BP人工神经网络模型对区内12个监测点的水质进行评价。以枯水期水质监测的主成分总硬度、溶解性总固体、硫酸盐、氯化物、铁和锰、硝酸盐、氟化物指标作为评价因子,建立地下水评价指标体系,并将评价结果与模糊综合评价法及综合质量评价法的评价结果比较。结果表明,8、9、10、11号监测点属于Ⅰ类水,1、2、3、4、6、7、12号监测点属于Ⅱ类水,5号监测点属于Ⅲ类水,西鞍山铁矿的开采未对地下水造成影响;该方法与模糊综合评价法及综合质量评价法的评价结果基本一致,可以客观、合理性地评价水质。
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关键词
人工神经网络
地下水
水质评价
西鞍山铁矿
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职称材料
题名
BP人工神经网络模型在西鞍山铁矿地下水水质评价中的应用
被引量:
15
1
作者
岳丹丹
梁海涛
王天慧
徐韬
机构
沈阳建筑大学市政与环境工程学院
出处
《环境监测管理与技术》
CSCD
2016年第4期23-26,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(41072190)
环保公益性行业科研重大专项基金资助项目(201009009)
文摘
以西鞍山铁矿为例,采用BP人工神经网络模型对区内12个监测点的水质进行评价。以枯水期水质监测的主成分总硬度、溶解性总固体、硫酸盐、氯化物、铁和锰、硝酸盐、氟化物指标作为评价因子,建立地下水评价指标体系,并将评价结果与模糊综合评价法及综合质量评价法的评价结果比较。结果表明,8、9、10、11号监测点属于Ⅰ类水,1、2、3、4、6、7、12号监测点属于Ⅱ类水,5号监测点属于Ⅲ类水,西鞍山铁矿的开采未对地下水造成影响;该方法与模糊综合评价法及综合质量评价法的评价结果基本一致,可以客观、合理性地评价水质。
关键词
人工神经网络
地下水
水质评价
西鞍山铁矿
Keywords
Artificial neural network
Groundwater
Water quality assessm ent
West Anshan Iron Mine
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
X824 [环境科学与工程—环境工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
BP人工神经网络模型在西鞍山铁矿地下水水质评价中的应用
岳丹丹
梁海涛
王天慧
徐韬
《环境监测管理与技术》
CSCD
2016
15
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参考文献
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