熵值理论和改进BP网络在湖泊富营养化评价中的应用研究
  • 【摘要】

    针对湖泊型饮用水源地水体污染、富营养化加剧的问题,引入熵值理论,建立单指标营养状态指数(TSI)和熵权藕合的湖泊综合营养状态指数模型(STSI),计算得到湖泊综合富营养状态指数判断湖泊富营养综合状态;基于神经网络仿真理论和Matlab软件系统,采用附加动量法和自适应学习速率改进BP算法,建立5-3-1结构型式的BP网络模型对湖泊富营养状态进行仿真预测.综合富营养化指数模型及改进BP模型应用于评价及... 展开>>针对湖泊型饮用水源地水体污染、富营养化加剧的问题,引入熵值理论,建立单指标营养状态指数(TSI)和熵权藕合的湖泊综合营养状态指数模型(STSI),计算得到湖泊综合富营养状态指数判断湖泊富营养综合状态;基于神经网络仿真理论和Matlab软件系统,采用附加动量法和自适应学习速率改进BP算法,建立5-3-1结构型式的BP网络模型对湖泊富营养状态进行仿真预测.综合富营养化指数模型及改进BP模型应用于评价及预测固城湖富营养状态,并对模型评价结果进行验证.结果表明,改进BP网络模型可以有效地综合判断水体状态,为富营养评价及预测提供新的方法. 收起<<

  • 【作者】

    于凤存  方国华  鞠琴 

  • 【作者单位】

    安徽省·水利部淮河水利委员会科学研究院(水利水资源安徽省重点实验室)/河海大学水利水电工程学院/河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室

  • 【刊期】

    水文 ISTIC PKU 2014年3期

  • 【关键词】

    湖泊富营养化  营养状态指数  熵权  仿真系统  神经网络  BP算法  lake eutrophication  trophic state index  entropy weight  simulation system  neural network  back-propagation algorithm 

  • 【基金项目】

    国家自然科学基金