基于神经网络的水质预测模型研究

水体预测分析在掌握江河水体的现状、理解污染物质转移的特点以及了解污染源的排污状况进而预测水体发展趋势等方面有着重要意义。有效的水资源管理和明确的水污染治理的区域规划是水生态环境保护的首要任务,而水体的预测分析则是基本保障。本文以某河流域为研究对象,根据其水体现状以及检测的统计数据,创建人工神经网络的水体预测模型,对水环境的关键超标准污染物质总氮的含量进行仿真模拟预测分析。分析数据表明,经过训练后的神经元网络的预测分析偏差低于5%,因而该实体模型能合理地预测分析水体中的总氮浓度值。