非点源污染负荷预测的多变量灰色神经网络模型

编号 zgly0001394491

文献类型 期刊论文

文献题名 非点源污染负荷预测的多变量灰色神经网络模型

作者 李家科  李亚娇  李怀恩  徐晓辉 

作者单位 西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室  西安科技大学建筑与土木工程学院  西安市博通市政建筑工程有限公司  西安世园投资(集团)有限公司 

母体文献 西北农林科技大学学报(自然科学版 

年卷期 2011年03期

年份 2011 

分类号 X52 

关键词 非点源污染  负荷预测  多变量  GM(1  N)模型  BP神经网络  RBF神经网络 

文摘内容 【目的】建立一种对资料要求较少、精确度较高的非点源污染负荷多变量灰色神经网络预测模型,为有限资料条件下非点源污染负荷的预测提供支持。【方法】针对GM(1,N)模型在原始数据变化幅度较大且趋势不明显时预测效果较差的不足,提出并建立用人工神经网络对GM(1,N)模型的残差系列进行修正的改进模型,并将其应用于华县站总氮非点源污染负荷的预测。【结果】在华县站总氮非点源污染负荷预测中,灰色+BP神经网络组合模型拟合预测效果较好,建模阶段和检验阶段的确定性系数(Nash-suttcliffe模拟效率系数)分别为1.00和0.93,优于单独灰色模型或神经网络模型的预测效果。【结论】研究建立的多变量灰色神经网络模型综合了灰色理论和神经网络的优点,提高了模拟精度,为有限资料条件下非点源污染负荷的预测提供了一种有效的方法。