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基于人工神经网络的巢湖富营养化分时分区评价 被引量:5

Evaluation of the Area and the Period of Time on the Eutrophication of Water Quality of Chaohu Lake Based on Artificial Neural Networks
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摘要 应用人工神经网络方法,以温度、高锰酸盐指数、总磷、总氮作为评价参数,对巢湖湖区12个点位的营养状态进行了分时段评价,一共评价了2000年至2003年四个年度的各月份的营养状态。因为湖泊的营养状态水平是变化的,不同区域、不同时段营养状态水平是不同的,因此采用分区分时评价更能全面客观地反映巢湖的营养状态水平及其变化特征。 Using the priciple of the artificial neural networks and taking temperature, CODMn, total phosphorus and total nitrogen as evaluation parameters, the nutrient states of 12 spots in Chaohu Lake for every months from year 2000 to year 2003 were evaluated.The nutrient state of the lake in different area and different period of time was different, so using evaluation of the area and the period of time will show the nutrient state of Chaohu Lake and the characters of the variety in the round.
出处 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期74-77,共4页 Environmental Monitoring in China
基金 国家科技部国际科技合作重点项目(2005DFA90390)
关键词 富营养化评价 巢湖 人工神经网络 分区分时评价 Eutrophication evaluation Chaohu Lake Neural networks Evaluate of the area and the period of time
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