两种模型对潜流湿地出水中总氮含量的预测能力对比

编号 zgly0001606125

文献类型 期刊论文

文献题名 两种模型对潜流湿地出水中总氮含量的预测能力对比

作者 魏佳明  崔丽娟  李伟  雷茵茹  平云梅  朱利 

作者单位 中国林业科学研究院湿地研究所  湿地生态功能与恢复北京市重点实验室  北京汉石桥湿地生态系统国家定位观测研究站  北京汉石桥湿地自然保护区 

母体文献 湿地科学 

年卷期 2017年02期

年份 2017 

分类号 X824 

关键词 潜流湿地  广义回归神经网络模型  遗传算法  BP神经网络模型  总氮 

文摘内容 以北京顺义汉石桥湿地自然保护区中水处理厂的潜流湿地为例,选取2014~2015年的水质监测数据,以电导率、溶解性固体总量、氧化还原电位、p H、水温和总输入氮含量为输入层,比较遗传算法优化的BP神经网络模型和广义回归神经网络模型对多处理单元潜流湿地出水中的总氮含量预测能力。研究结果表明,遗传优化的BP神经网络模型的拟合优度R2可达到0.835,平均相对误差百分比为12.89%,说明其对出水中的总氮含量有一定的预测能力,但精度较差;广义回归神经网络模型的平均相对误差百分比为4.46%,精度较高。利用广义回归神经网络模型对潜流湿地出水中的总氮含量进行预测较适宜。