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基于BP人工神经网络的海水水质综合评价 总被引：1，自引：0，他引：1
为了能够客观地对海水水质进行综合评价,在分析人工神经网络概念和原理的基础上,从阈值角度出发,通过对各类海水水质污染指标浓度生成样本的方法,生成了适用于BP人工神经网络模型训练的样本,并应用基于误差反向传播原理的前向多层神经网络,建立了用于海水水质评价的BP人工神经网络模型。将该模型用于渤海湾近岸海域水环境评价,通过模型... 相似文献
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基于主成分分析的近海水质评价模型及其应用研究——以雷州半岛海域为例 总被引：1，自引：0，他引：1
为建立适用于近岸海域水质的评价模型,依照《国家海水水质标准》构建了1个包含13种水质指标信息、共计400个假设采样站位的数据样本。通过计算其KMO统计量、球形检验及相关矩阵发现,各水质指标间存在较大相关性,故可利用主成分分析方法进行分析。针对13个水质指标,仅前2个特征根大于1的主成分是有效的,且它们可以代表原假设数据81.25%的信息。利用前2个主成分建立了可完全区分四类水质的自动分类图版,即水质评价模型。根据上述水质评价模型绘制了2010年雷州半岛近岸海域的水质类型专题图。分析表明,雷州半岛的湛江港湾、鉴江口海域及铁山港区为第四类水质,东海岛西南、鉴江口外海、徐闻东北角海域、流沙湾及江洪港海域为三类水质,其它区域为一、二类水质。本研究较好地反应了雷州半岛近岸海域水质分布状况,可为该海域海洋环境综合治理及利用提供一定参考。 相似文献
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针对目前存在的海水水质受多因素影响、评价难的现状，提出了一种基于粒子群算法（PSO）优化误差反向传播（BP）神经网络的海水水质评价模型。该模型通过PSO得到BP神经网络最优的权值和阈值，结合青岛东部海域10个监测站点的数据得到水质评价结果。实验证明，该模型和单因子评价、传统的BP神经网络评价相比较，具有训练时间短、预测精度高的特点，在海水水质评价中具有良好的应用价值。 相似文献
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天津近岸海域2004-2012年水化学环境的变化趋势分析 总被引：3，自引：0，他引：3
基于2004-2012年渤海湾天津近岸海域枯水期(5月)和丰水期(8月)的水质调查数据,运用综合污染指数、Daniel趋势检验和污染分担率分析等方法,对该海域主要水质评价指标的时空变化特征进行了分析。研究发现,渤海湾近岸海域主要评价指标的浓度整体呈现出丰水期高于枯水期,北部高于南部,西部(近岸)高于东部(远岸)的分布特征。无机氮的污染分担率在40%~50%之间,为首要污染物,活性磷酸盐和石油类分别为北部和南部海域的次要污染因子。枯水期的活性磷酸盐在大港和塘沽断面显著增加,而COD则在汉沽断面呈现出显著下降趋势,丰水期的COD在岐口、塘沽和汉沽断面均呈现出显著上升趋势。 相似文献
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针对基于传统BP神经网络的海水水质评价模型存在易陷入局部极小等问题,提出了一种新的利用头脑风暴优化算法(BSO)优化BP神经网络的海水水质评价模型(BSO-BP)。该模型引入具有全局寻优特点的头脑风暴优化算法,用于模拟人类提出创造性思维解决问题的过程,具有强大的全局搜索和局部搜索的能力,同时利用BP神经网络所具有良好的非线性映射能力、学习适应能力和容错性,最大程度上考虑到海洋水质评价因素的非线性和非平稳的关系,得到BP神经网络的各层权值、阈值的最优解,使得海水水质评价结果准确合理。并以胶州湾海域的12个监测站位的监测数据作为评价样本进行水质评价,实验结果表明该评价模型能够克服局部极小问题,评价结果准确性较高,并具有一定的实用性。 相似文献
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在简要介绍BP神经网络和遗传算法基本理论的基础上,针对BP算法易陷入局部极小的缺点,将具有全局寻优的特点的遗传算法融入其中,以胶州湾东北部海域的海水水质评价为例,阐明了该方法在海水水质评价中的应用,并与其他水质评价算法进行的比较,结果表明该算法具有较好的客观性和实用性,丰富了海水水质评价的方法体系,为近岸海域的环境管理与决策的提供依据. 相似文献
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三亚湾海域水质现状评价 总被引：2，自引：0，他引：2
利用1999年夏季三亚湾海域水质监测结果,在对各水质参数进行污染指数计算的基础上,应用水质综合评价模式,对该海域进行水质评价。结果表明：(1)受河口和港口高浓度测值的影响,三亚湾海域水质呈现轻度污染状态,河口水质已被严重污染;(2)除溶解氧和重金属Pb外,该海域其它水质参数均未超出一类海水水质标准。 相似文献