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线性回归方法与MLP相结合预测李家河水库的综合水质指数 被引量：1
1
作者 杨玮伦 高宇轩 曹雷 《陕西水利》 2023年第6期19-21,25,共4页
为了提高水库水质的监测和管理水平,提升对城市供水的质量,采用李家河水库2021全年实测的水质指标数据(每周测试一次),通过研究对比选择了七个重要指标(分别为:总氮、氨氮、总磷、高锰酸盐系数、总铁、总锰和溶解氧)作为自变量,将反映... 为了提高水库水质的监测和管理水平,提升对城市供水的质量,采用李家河水库2021全年实测的水质指标数据(每周测试一次),通过研究对比选择了七个重要指标(分别为:总氮、氨氮、总磷、高锰酸盐系数、总铁、总锰和溶解氧)作为自变量,将反映水库水质水平高低的综合水质指数(WQI)作为因变量,分别构建、训练得到了多元线性回归模型和MLP多层人工神经网络模型;并利用所建模型对2022年上半年水库的WQI进行预测,经与实测数据对比发现,将多元线性回归模型和MLP模型相结合预测的综合水质指数明显优于两个单独模型的预测结果,WQI变化趋势的预测准确率高达95.24%;本研究所获得的这一综合水质指数复合预测模型对于李家河水库后续水质监测和生产管理会起到有效的辅助作用,对于同类型中小水库也具有一定的推广借鉴价值。 展开更多
关键词 李家河水库 线性回归模型 MLP神经网络模型 综合水质指标wqi 水质等级
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