北方某水库总氮浓度预测的神经网络改进方法
论文类型 | 技术与工程 | 发表日期 | 2014-10-14 |
来源 | 给水排水 | ||
作者 | 张树冬,,李伟光,南军,王广智,赵丽娜 | ||
关键词 | 水库 灰色关联分析 神经网络 马尔可夫链 | ||
摘要 | 为解决先验数据有限情况下北方Q 水库的水质预测问题, 提出一种以马尔可夫方法进行修正误差的BP 神经网络预测模型。针对Q 水库的水质特点, 使用总氮作为参考序列, 对常规指标进行灰色关联分析, 以确定神经网络的输入向量。选择同总氮关联度较大的氨氮、总磷以及总氮本身作为输入向量, 以总氮为输出向量, 应用BP 人工神经网络, 对总氮浓度进行预测。将神经网络测试样本的相对误差序列作为马尔可夫方法的状态集, 对检验样本的相对误差状态进行预测。根据相对误差结果对BP 神经网络预测值进行修正。结果表明, 该方法能有 |
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