基于粒子群优化径向基神经网络的水质指标预测.pdf

第29卷第2期 煤炭技术 V01．29，No．02 2010年2月 Coal Feb，2010 Technolo孵 ■●■●■●■■●■●■■■■●●■■●■●●●■■■■■●■■■■■■■■■■■_II llll I[ I■■■●■■■■■■_ 基于粒子群优化径向基神经网络的水质指标预测 操建华1，林宏伟2，张实诚3 (1．顺德职业技术学院电子工程系，广东佛山528300；2．十堰职业技术学院环化系，湖北十堰442000； 3．湖北十堰市环境保护局，湖北十堰442000) 摘要：为掌握丹江口库区水质未来的变化趋势以及预防污染事件的发生，建立了一个水质指标的预测模型。利 用库区某断面自动检测站的水质指标实测参数作为学习样本，选取化学需养量(CoD)、生化需养量(BOD)、PH值、 口库区水质指标进行预测，结果表明，利用基于粒子群优化径向基神经网络对水质指标预测具有较高的精度，相对 误差小于7％，该模型具有良好的可行性和有效性。 关键词：粒子群；径向基函数；神经网络；水质；预测；丹江口水库 中图分类号：X830 文献标识码：A 文章编号：1008—8725(2010}02—0201—04 ofWater Indexin Reserveior PremetionQuality DanJiangkou BasedonBPNeuralNetworkModel CAO Jian—hual，UN Hong二weiz，ZHANGShi—chen93 ofElectronic of (1．Department engineering-ShundePloytechnic，Fuos矗an528300，China；2．Department 一 442000一。China；3．EnviroⅢnentProtect—ion 442000。China) Bureau，Shiyan Abstract：A modelwasset to tllefuture ofwater about predictive up grasp changetendency quality Danjiangk． in OUreservoirand further historicaltimeseriesofwater indexesdistrictborder prevent pollution．The quality of reservoirweretakenas s andsixindexesweretakenas indexes Danjiangkou ， predicted seinstructivelpma_， suchaschemicaldemand(COD)，total weremodeled oxygen phosphor(TP)