基于奇异谱分析—遗传算法反向传播神经网络模型的湘江新港断面水质预测

作     者：金昌盛 邓仁健 刘俞希 任伯帜 JIN Changsheng;DENG Renjian;LIU Yuxi;REN Bozhi

作者机构：湖南科技大学土木工程学院湖南湘潭411201 湖南科技大学商学院湖南湘潭411201 

出 版 物：《环境污染与防治》 (Environmental Pollution & Control)

年 卷 期：2019年第41卷第6期

页      面：710-713,719页

学科分类：08[工学] 0815[工学-水利工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.41672350) 湖南省教育厅科学研究项目(No.18A184) 

主　　题：湘江 水质预测 奇异谱分析 遗传算法 神经网络 

摘      要：运用奇异谱分析(SSA)对湘江新港断面557周的pH、DO、高锰酸盐指数和氨氮数据进行了预处理,再运用遗传算法优化反向传播神经网络模型进行拟合与预测。结果表明:SSA有较好的降噪能力,遗传算法反向传播(GABP)神经网络模型相比BP神经网络模型均方根误差(RMSE)平均缩小了6.96%,具有良好的预测精度;预测期内新港断面的pH、DO、高锰酸盐指数、氨氮均能满足《地表水环境质量标准》(GB 3838-2002)Ⅲ类标准,但氨氮在预测期内呈上升趋势,需警惕氨氮浓度过高引发的水污染问题。