Volume 2,Issue 7
人工神经网络技术在水质预测中的研究与应用
水环境治理是关系国计民生的重大课题，水质监测作为水环境治理的关键手段，其有效实施对水资源保护、生态平衡维护及公众健康保障具有重要意义。由于水质变化过程具有典型的非线性特征，传统的水质评价方法在复杂水环境中的预测能力与准确性存在局限，难以满足实际应用需求。本研究基于淮河流域某河流三个监测断面的水质数据，构建了结合粒子群优化算法的RBF 神经网络模型，通过建立主要水质污染物与影响因子之间的非线性映射关系，实现了对水质变化的高效预测与评价，并具备快速预警能力。本研究为河流水质监测与评价提供了新的技术路径与方法支撑。
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