【摘 要】
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水系污染不仅会严重影响居民的日常用水,还会使得许多水域附近农田受到不同程度的有机物或者重金属污染。对水系化学污染物进行监测是对水系污染治理和水环境管理的基础。本
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC0808306),河北省重点研发计划(19270318D),河北省物联网监控工程技术研究中心(3142018055),青海省物联网重点实验室(2017-ZJ-Y21),廊坊市科技计划自筹项目(2020011019)
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水系污染不仅会严重影响居民的日常用水,还会使得许多水域附近农田受到不同程度的有机物或者重金属污染。对水系化学污染物进行监测是对水系污染治理和水环境管理的基础。本研究在人工神经网络模型的基础上,构建了水系化学污染的BP神经网络智能预测模型。在此基础上,利用淮河水系某监测站点的数据,验证了该预测水系化学污染的BP神经网络模型的有效性,得到相应的预测结果。研究结果表明,对于衡量水系化学污染的ph值、DO、NH3-N以及COD等四个指标,BP神经网络预测模型的预测精度较高,在一定程度上反映出水质变化的规律。验证了
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