基于BP神经网络的海河干流叶绿素浓度短时预测研究

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基于神经网络的污水处理多变量广义预测控制

基于神经网络的污水处理多变量广义预测控制基于神经网络的污水处理多变量广义预测控制污水处理是保护环境和人类健康的重要任务。

随着城市化进程的推进和人口的增加，污水处理厂越来越面临处理容量、水质稳定性和排放标准等方面的挑战。

为了提高污水处理厂的运行效率和水质稳定性，多变量广义预测控制技术应运而生。

本文将重点介绍基于神经网络的污水处理多变量广义预测控制方法。

首先，我们将介绍神经网络的基本原理。

神经网络是一种模拟人脑神经元网络的数学模型，其核心是通过调整网络连接权重和阈值来实现输入与输出之间的映射关系。

对于污水处理的多变量广义预测控制，我们可以将输入设置为污水处理厂的进水水质、进水流量等变量，输出设置为污水处理厂的出水水质、出水流量等变量。

通过训练神经网络，我们可以建立起输入与输出之间的复杂关系，实现对污水处理过程的精确预测和控制。

其次，我们将介绍多变量广义预测控制的基本原理。

多变量广义预测控制是一种针对具有多个输入和输出变量的系统进行预测和控制的方法。

在污水处理过程中，不同的输入变量和输出变量之间存在着相互影响的复杂关系，传统的单变量控制方法难以达到理想的控制效果。

多变量广义预测控制通过建立输入与输出之间的数学模型，综合考虑多个变量之间的相互作用，实现对污水处理过程的综合预测和控制。

接下来，我们将介绍基于神经网络的污水处理多变量广义预测控制方法。

首先，我们需要收集大量的污水处理过程数据，包括进水水质、进水流量、出水水质、出水流量等变量。

然后，我们利用这些数据训练神经网络，建立起输入与输出之间的映射关系。

接着，我们可以使用训练好的神经网络对未来的污水处理过程进行预测，在此基础上制定合理的控制策略，实现对污水处理过程的优化控制。

最后，我们将介绍基于神经网络的污水处理多变量广义预测控制的优势和应用前景。

与传统的单变量控制方法相比，基于神经网络的多变量广义预测控制具有更高的预测和控制精度，能够更好地应对污水处理过程中的复杂性和非线性。

BP人工神经网络在渤海湾叶绿素预测中的应用

收稿日期：２０．２１；修订日期：２０．４００７１．９０８０．３基金资助：国家 “ 五” 技支撑项目（０６Ｖ０Ｂ１十科２０ＢＡ３０）
作者简介：何恩业（９１）１８－，男，助理工程师，主要从事赤潮预报研究工作。
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预先给定的误差为止。网络的信号传送由止向传播和反向传播两部分组成：在正向传播
维普资讯
第２５卷第２期
２００８年５月
海
洋
预
报
Ｖｏ１２５，Ｏ．．Ｎ２Ｍａ．２０ｙ０８
ＭＡＲＩＥＮＦＯＲＥＣＡＳＴＳ
ＢＰ人工神经网络在渤海湾叶绿素预测中的应用
尚不明确而沿海海洋经济开发又切实需要的情况下，利用各种统计方法对赤潮发生进行
预测就成了目前赤潮预测研究的一个重要方面。人工神经网络方法是对赤潮进行预测的各种统计方法中较为有效的一种非线性拟合方法，工神经网络方法（ＮＮ）人脑及其人Ａ是活动的一个理论化的数学模型，是一个大规模的非线性自适应系统 ¨。虽然人工神经网１络已经发展了半个多世纪，但将其应用于赤潮预测却是近几年来才开始的。吴京洪等（０１根据大亚湾澳头海域养殖区１９１９年的赤潮监测数据，采用误差反向传播２０）９７９９人工神经网络模型，研究了浮游植物总生物量与理化因子的关系，并对各因子的重要性作了分析。蔡如钰（０１利用石城岛和王家岛附近海域的调查数据，建立了当地海域】２０）各种理化因子与夜光藻密度间的人工神经网络映射模型，并利用该模型对各种理化因子与夜光藻密度的非线性对应关系的外向扩展和内插进行了研究，对了解夜光藻赤潮发生的机理具有一定的意义】。王洪礼等（０６为了研究各种理化因子与赤潮藻类密度间非２０）线性对应规律和有效地预测赤潮藻类密度，利用同样的数据构建了基于ＢＰ算法的一个

基于BP神经网络的流溪河水库短期水位预报

基于BP神经网络的流溪河水库短期水位预报2 河北省智慧水利重点实验室河北邯郸 0560383 上海勘测设计研究院有限公司上海 200434；4 中国长江三峡集团有限公司湖北武汉 430010摘要：流溪河水库作为广州市唯一的大型水库，研究其调度运行对于广州市的防汛抗旱具有重大意义。

水位是水库维持正常运作的一个重要参数，也是水库实时调度的基础。

为预测流溪河水库水位实时变化，本文采用BP神经网络方法，构建了流溪河水位预报模型，模型以预报断面前期水位、上游断面前期水位和区间面雨量为输入参数，对流溪河水库进行了预见期为3h、6h、12h和24h的水位预报。

结果表明：（1）该模型能够较好实现流溪河水库的短期水位预报，各预见期精度均达到甲级标准；（2）不同预见期的精度各有差异，其中3小时预见期的精度最高。

研究结果证明了该方法的可行性和高精度，可应用于流溪河水库的运行和其他相关工作。

关键词:水位预测；BP神经网络；流溪河水库；预见期1引言流溪河水库是广州市唯一一座集防洪、灌溉、发电、养殖、旅游于一体的大型水库[1]。

水位是水库保持各种功能平衡的重要指标。

在水库运行中，多目标综合调度是水库的主要任务，水位预测是水库运行的基础。

随着机器学习技术的发展，基于深度学习的预测模型逐渐成为一种新的发展趋势。

要震等人[2]建立了基于遗传算法(GA)优化Elman神经网络的河流水位预测模型，该模型具有收敛速度快、精度高等优点；纪国良等人[3]将灰色模型和神经网络模型相结合进行水位预报，结果表明比单独运用灰色模型或者神经网络模型预测精度更高；Ashaary等人[4]研究了神经网络预测水库水位的潜力，通过建立6个不同的神经网络模型并进行比较，结果建运用前期长达2天的水库水位的变化数据进行建模时，预报结果最优。

由此可知，BP神经网络在水位预报领域的大量应用实例均获得了不错的效果，已日趋成熟。

本文构建了流溪河水库水位预测模型，探讨了其对流溪河水库水位预测的潜力，从而为流溪河水库的运行提供可靠的水位预测结果。

基于神经网络预测水位的方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201810157907.7(22)申请日 2018.02.25(66)本国优先权数据201721333861.7 2017.10.17 CN(71)申请人北京尚水信息技术股份有限公司地址 100085 北京市海淀区上地五街7号昊海大厦303(72)发明人王希花　纪红军　曲兆松　任明轩　(51)Int.Cl.G06Q 10/04(2012.01)G06N 3/08(2006.01)G06N 3/02(2006.01)(54)发明名称基于神经网络预测水位的方法(57)摘要本发明的基于神经网络预测水位的方法包括以下步骤：根据各站点的关系,下游某一站点（A）的水位与该站点（A）的前一段时间的水位相关，并且与该站点（A）上游的若干个上游站点（B、C、D …）的对应的该瞬间的水位相关，根据已有数据分析，水从上游站点（B、C、D …）流到下游的该站点（A）耗时分别为t 1、t 2和t 3…分钟，选取上游站点（B、C、D …）的前2t 1-t 1、2t 2-t 2和2t 3-t 3…分钟水位数据，以及该站点（A）的前U分钟的水位数据作为输入信号；建立一个神经网络；并经过若干次迭代让神经网络进行自我学习，使得神经网络的预测误差小于设定误差；输入该站点（A）前一段时间的水位和若干个上游站点（B、C、D …）的水位数据，基于神经网络预测该站点（A）水位。

权利要求书2页说明书5页附图1页CN 108510103 A 2018.09.07C N 108510103A1.一种基于神经网络预测水位的方法，该方法根据若干个上游站点（B、C、D…）的水位来预测下游某一站点A的水位，其特征在于：该方法它包括以下步骤：1）确定输入信号根据各站点的关系, 下游某一站点（A）的水位与该站点（A）的前一段时间的水位相关,并且与该站点（A）上游的若干个上游站点（B、C、D…）的对应的该瞬间的水位相关，根据已有数据分析，水从上游站点（B、C、D…）流到下游的该站点（A）耗时分别为t1、t2和t3…分钟，选取上游站点（B、C、D…）的前2t1- t1、2t2- t2和2t3- t3…分钟的水位数据，以及该站点（A）的前U分钟的水位数据作为输入信号；2）建立一个神经网络该神经网络包括：输入层（1）、隐含层（3）和输出层（5），输入层（1）包括并列的若干个输入点（2），隐含层（3）包括并列的若干个节点（4），输出层（5）包括一个输出点，每个输入点（2）的输出均作为每个节点（4）的输入，每个节点（4）的输出均作为输出层（5）的输入，输出层（5）输出一个信号；3）让神经网络进行自我学习将上游站点（B、C、D…）的前2t1- t1、2t2- t2、2t3- t3…每分钟的水位数据和该站点（A）的前U分钟的每分钟的水位数据中每一个数据作为一个输入点（2）的输入数据，将上述输入数据输入步骤2）的该站点（A）的神经网络中，让神经网络进行自我一次学习，经过若干次自我学习，使得神经网络的预测误差小于设定误差，得到该站点（A）的神经网络；4）基于神经网络预测该站点（A）水位把上游站点（B、C、D…）的前2t1- t1、2t2- t2和2t3- t3…水位数据和该站点（A）的前U分钟的水位数据作为步骤3）的该站点（A）的神经网络的若干个输入点（2）的输入数据，根据步骤3）的该站点（A）的神经网络得到该站点（A）的水位。

基于神经网络的北京市水体水华短期预报系统

ｒｉｅｗｒ．ｏｕｒＥｇｎｅｉｇａｄＡｐｌａｉｎ，０７４（８：４－４．ａｔｏｋＣｍｐｔｎｉｅｒｎｐｉｔｓ２０，３２）２３２５ｎｅｎｃｏ
ＡｓａｔａｒｂｏｍｓｏｔｔｒｄｃｎｙｔｅｉｇＣＮＨＥｗｔｒｓｓｍｉｆｎｅｉｍｅｏａｄＢｅ－ｂｔｃ：Ａｗｔ — ｌｈｒｉｐｅｉｔｇｓｓｍｏＢｉｎＨＡＧａｅｙｔｓｏｄｄｗｔａｌｒｔＰｎｕｒｅ— ｏ－ｍｅｉｅｆｊｅｕｈｉｅ
５日后的叶绿素含量为目标，构建了北京市长河水系水华短期预报系统。该系统三个周期的预测精度分别达到了９．％、４７２９％、
８．并且具有较好的泛化能力。相比于其它智能算法，Ｐ神经网络结构简单、８３％，Ｂ方便实用，仍然具有很强的应用性。
ＬＵａ－ｎ，ＩＺｉｗｅ１ＹＡＮＧｉＨＵＡＮＧｈｎｆｎ，ＨＡＮＧＹａ。Ｂｎ，Ｚｅ —ａｇＺｎ
１．北京工商大学信息工程学院，北京１０３００７２．北京市水文总站，北京１０３００８３岛黄海学院，．青山东青岛２６７６４２
２ＢｉｎｔｒＡｔｒｙＢｉｎ００８Ｃｉａ．ｅｉｇＷａｕｈｉ，ｅｉｇ１０３，ｈｎｊｅｏｔｊ
３ｉｇａｕｎｈｉＣｌｇ，ｉｇａ，ｈｎｏｇ２６７，ｈｎ．ｎｄｏＨａｇａｏｅｅＱｎｄｏＳａｄｎ６２ＣｉＱｌ４ａ

基于神经网络的水质污染预测模型建立

基于神经网络的水质污染预测模型建立随着工业化程度的不断提高，水质污染问题日益突出，给我们的生态环境和人民的身体健康带来了严重威胁。

为了对水质进行有效监测和管理，建立一套准确的水质预测模型是很必要的。

在过去的年代里，人们运用统计学、机器学习等方法建立模型，但是由于数据量庞大、特征多、细节繁琐等问题，传统的方法无法令人满意。

近年来，运用神经网络模型来解决复杂的问题已经成为一种流行的趋势。

我们可以通过建立基于神经网络的水质污染预测模型，来有效实现水质污染的预测和管理。

一、神经网络简介神经网络是一种模仿生物神经系统特意进行储存和处理信息的计算模型。

通常，神经网络由多个神经元（或者称作节点）组成，并被连接起来，形成复杂的计算单元。

在神经网络中，每个神经元会对信号进行处理，从而产生输出。

不同的神经元之间通过连接进行交流，连接可以是有权值、有方向性的，这些连接的权重和状态可以通过无数次反向传播、优化算法来进行调整，以建立正确的模型，来实现数据的处理和学习。

二、数据收集和预处理要建立基于神经网络的水质污染预测模型，首先要进行数据收集和预处理。

数据收集：需要搜集和准备符合我们需要的数据文件，包括丰富的时间序列、不同地域的水质监测数据、水源补给源、污染源和气象数据等。

比如，我们可以从搜集水质监测数据、河流流量和污染物发生的地点、时间信息等方面的数据进行收集。

但是，由于建立模型的质量取决于数据集的品质和规模，所以我们必须根据专家的建议和业界的规范来进行数据采集。

预处理：数据预处理是指对原始数据进行处理，使之符合建模的要求。

在神经网络中，数据预处理包含数据标准化、特征选择和样本分割等步骤。

通过数据标准化，我们可以将样本数据中的每个数据系数转化为数值范围在0和1的机率，从而避免了不同变量的存在导致的评估权重的具体影响；通过特征选择，我们可以提取对最后结果关键作用的变量，而将低价值的变量丢掉，可以获得更好的预测结果；通过样本分割，则可以将数据集合划分成训练集和测试集，对于需要监督学习的神经网络而言，它是很重要的。

基于Matlab的灰色-BP组合模型对海水水质的预测

基于Matlab的灰色-BP组合模型对海水水质的预测
吴磊;刘俊稚;孙静亚
【期刊名称】《中国水运（下半月）》
【年(卷),期】2016(016)011
【摘要】海洋保护是实现海洋资源可持续利用的必要途径,而对海水水质的预测则是海洋保护和开发的基础性工作.但是由于海洋水环境的复杂性,基础资料难以获取,导致机理性水质预测模型建立困难.本文采用最优组合权重的方法,建立了基于BP 神经网络模型和灰色GM(1.1)模型的组合模型,并通过Matlab的矩阵运算功能,实现对大量数据的预测,通过浙江岙山海域浮标监测历史数据对组合模型进行验证,最终得出组合模型的预测精度要高于子模型,模型可以用于水质数据预测和分析.【总页数】3页(P102-104)
【作者】吴磊;刘俊稚;孙静亚
【作者单位】浙江海洋大学海洋科学与技术学院,浙江舟山316000;浙江海洋大学海洋科学与技术学院,浙江舟山316000;浙江海洋大学海洋科学与技术学院,浙江舟山316000
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于MATLAB的BP神经网络组合预测模型在公路货运量预测中的应用
2.基于马尔科夫—灰色BP神经网络组合模型的深基坑变形预测研究
3.基于灰色补偿BP
神经网络优化组合模型的车辆装备冷却系腐蚀预测4.基于灰色BP神经网络组合模型的深基坑沉降预测5.基于小波去噪的灰色BP组合模型沉降变形监测预测模型应用
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基于长短时记忆神经网络的水库洪水预报

基于长短时记忆神经网络的水库洪水预报罗朝林;张波;孟庆魁;陈武奋【期刊名称】《人民珠江》【年(卷),期】2022(43)12【摘要】精准的洪水预报是做好防洪排涝工作的重要手段之一,而长短时记忆神经网络(long-short-term memory neural network,LSTM)具有很强的时间序列关系拟合能力,非常适用于模拟及预报流域产汇流这一复杂的时间序列过程。

为探究LSTM在水库洪水预报领域的适用性,在白盆珠流域针对不同预见期建立LSTM模型,并与新安江模型进行对比。

LSTM模型采用流域降雨及水位数据作为输入,不同预见期的水库水位过程作为输出,率定期为5年,验证期为1年。

结果表明:LSTM在预见期为1~6 h时都具有较高的预报精度,在预见期为1 h时预报精度最高,达到0.991,随着预见期增长,模型精度逐渐降低,但其预报精度均高于新安江模型。

预见期以及隐藏层神经元数量作为神经网络复杂程度的代表既会影响模型预报精度,也会影响模型训练速度。

结果证明了基于长短时记忆神经网络模型具有较高的预报精度,对水库洪水预报具有指导意义。

【总页数】7页(P128-134)【作者】罗朝林;张波;孟庆魁;陈武奋【作者单位】珠江水利委员会珠江水利科学研究院【正文语种】中文【中图分类】TP183;TV697.13【相关文献】1.基于BP神经网络和遗传算法的丰满水库洪水预报模型研究2.基于BP神经网络的尼尔基水库短期洪水预报研究3.集合降雨预报驱动洪水预报模型的铁甲水库洪水预报研究4.加强水库科学精准洪水预报确保水库水电站运行安全——2020年白莲河水库洪水预报调度服务及思考5.基于长短时记忆(LSTM)神经网络的黄河中游洪水过程模拟及预报因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于BP神经网络的水体富营养化评价的研究

子作为建立评价模型的主要参数指标．用Ｔ选Ｐ和Ｔ是因为Ｔ、Ｎ是引起水体富营养化的首要因素；ＮＰＴ而高锰酸盐指数常被称为水体受还原性有机物质污染程度的综合指标；绿素是植物光合作用中的重要光合叶色素，能反映水体的初级生产力状况；明度则直接反映了水体的污染情况．用这５指标作为模型建立透选个的主要参数指标能最大限度的反映出水体的现状，对于预测水体的富营养化起到最直接的作用．并２２２数据的整理和处理．．本文采用来源于泉州市环境监测站２００４年一２００６年山美水库的共计２组监１
体富营养化的研究是一件有意义的研究工作．Ｐ神经网络由于操作简便易行，以白组织、Ｂ可自学习、白适应并具有容错和抗干扰能力等特点，已成为水体富营养化评价的一个热门．章应用Ｂ文Ｐ神经网络对泉州市山美水库的水体营养状况进行评价，与综合营养指数法进行了比较，出了富营养化的防治对策．并提关键词：体富营养化；Ｐ神经网络；价水Ｂ评
年来，库的富营养化情况日趋严重．水山美水库从入库、区至出库，层水体的ＤＣＤｎＢ５度呈库表Ｏ、ＯＭ和ＯＤ浓递减趋势，库前后浓度降低尤其显著；ＴＮＨ一Ｎ和Ｔ入而Ｎ、。Ｐ浓度除入库前后有所降低外，他均呈递增其趋势，中Ｔ增加明显．库区各站垂直水体中，Ｏ和ＢＤ浓度呈现随深度的增加而明显递减；反地，其Ｎ在ＤＯ５相

高光谱数据与叶绿素含量及植被指数的相关性研究进展

高光谱数据与叶绿素含量及植被指数的相关性研究进展朱凌红;周澎;王忠民;邵志刚【摘要】based on the previous work, summed up the study direction on plant chlorophyll content and vegetation index which both based on hyperspectral data in recent years, discussed the problems and development trend. The results showed:(1)in the future, it would still a focus work to screen the sensitive bands for chlorophyll content, especially the sensitive bands of different plants;(2)it would be an important trend for quantitative inversion to chlorophyll content;(3)the study of"red edge"would continue provide technical support for the amount of chlorophyll and quantitative re-trieval of chlorophyll;(4)it should be standardize for vegetation index which use in different vegetation types, and it should be try to make into product.%在前人工作的基础上，总结了最近几年来，基于高光谱数据的植物叶绿素含量、植被指数的研究进展，探讨了其存在的问题与发展趋势。

基于贝叶斯BP神经网络的区间需水预测方法

·７６·
极小化，收敛速度比较慢，数据在传递过程中存在不确定性。上述需水预测方法得到的预测结果均是确定性的，属于点预测，不足之处在于不能准确预测用水量在未来时段的波动范围，在实际供用水过程中会出现影响预测的各种不确定因素，而区间预测［８］能够反映水资源需求的不确定性。
笔者提出一种基于贝叶斯准则［９］的ＢＰ神经网络区间需水预测模型，能描述未来预测结果的波动范围。该模型首先利用贝叶斯准则求取预测值的均值与方差，进而确定ＢＰ神经网络最优权值和阈值，避免ＢＰ神经网络陷于局部极小化；然后，通过构造目标函数对局部权值和阈值进行调整，解决ＢＰ神经网络算法收
ＩｎｔｅｒｖａｌＷａｔｅｒＤｅｍａｎｄＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＢａｙｅｓｉａｎＢＰＮｅｔｗｏｒｋ
ＧＵＯＱｉａｎｇ，ＬＩＷｅｎｚｈｕ，ＬＩＵＸｉｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｅｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｈａｎｄａｎ０５６０３８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｕｓｅｄＢａｙｅｓｉａｎＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｎｔｅｒｖａｌｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｔｏｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｃａｍｐｕｓｗａｔｅｒｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｗａｓｏｐｔｉｍｉｚｅｄｂｙｕｓｉｎｇＢａｙｅｓｉａｎｃｒｉｔｅｒｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｉｎｔｅｒｖａｌｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｗａｓｓｉｍｕｌａｔｅｄａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＢＰｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｉｓ９６．７％；ｍｏｓｔｏｆｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄｖａｌｕｅｓａｒｅｂａｓｉｃａｌｌｙｉｎａｇｒｅｅｍｅｎｔｗｉｔｈｔｈｅａｃｔｕａｌｗａｔｅｒｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｖａｌｕｅｓ．Ｔｈｅａｂｓｏｌｕｔｅｒｅｌａｔｉｖｅｅｒｒｏｒｉｓ１．６％ｏｎａｖｅｒａｇｅａｎｄｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｅｒｒｏｒｉｓ４．２％．ＴｈｉｓｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｎｏｔｏｎｌｙｃａｎｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｓｅａｓｙｔｏｆａｌｌｉｎｔｏｌｏｃａｌｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎａｎｄｃｏｎ⁃ ｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄｉｓｓｌｏｗ，ｂｕｔａｌｓｏｃａｎｈａｖｅｓｏｍｅａｄｖａｎｔａｇｅｓ．Ｔｈｅｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｒａｎｇｅｏｆｄａｉｌｙｗａｔｅｒｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｏｎｃａｍｐｕｓｉｓｆｏｒｅｃａｓｔｅｄｅｆｆｅｃ⁃ ｔｉｖｅｌｙ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙａｎｄａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄａｒｅｖｅｒｉｆｉｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗａｔｅｒｄｅｍａｎｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ；ｉｎｔｅｒｖａｌｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；Ｂａｙｅｓｃｒｉｔｅｒｉａ；ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ

基于循环神经网络的水质预测

基于循环神经网络的水质预测循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种能够对序列数据进行建模和预测的神经网络模型。

在水质监测和预测领域，循环神经网络的应用已经取得了显著的成果。

本文将探讨基于循环神经网络的水质预测方法，并分析其在实际应用中的优势和挑战。

首先，我们将介绍水质监测的重要性及其挑战。

随着人口增长和工业化进程，水资源面临着严重的污染问题。

对于保障人民健康和可持续发展，准确预测水质变化至关重要。

然而，由于水质受多种因素影响，并且存在着复杂的时空关系，传统统计方法在建模和预测方面存在一定局限性。

基于循环神经网络的水质预测方法能够有效地解决传统方法所面临的问题。

首先，循环神经网络能够捕捉到序列数据中存在的时序依赖关系。

对于时间序列数据而言，过去时刻与当前时刻之间存在着相关性，并且当前时刻与未来时刻之间也存在相关性。

循环神经网络通过引入循环连接，能够对序列数据进行逐个时刻的处理，从而更好地捕捉到时序依赖关系。

其次，循环神经网络能够处理变长的序列数据。

在水质监测中，观测数据的时间间隔可能不规则，并且观测点的数量也可能不同。

传统方法需要对数据进行预处理，将其转化为固定长度的向量才能进行建模和预测。

而循环神经网络可以直接接受变长序列作为输入，并且通过自适应地调整网络状态和参数来适应不同长度的输入序列。

另外，循环神经网络还能够处理多变量时间序列数据。

在水质监测中，除了时间因素外，还存在多个观测指标（如pH值、溶解氧、氨氮等）之间的相关性。

传统方法通常将每个指标视为独立变量进行建模和预测，并忽略了它们之间可能存在的关联关系。

而循环神经网络可以同时考虑多个变量之间的依赖关系，并通过共享参数来提取它们之间的相关性。

然而，在实际应用中，基于循环神经网络的水质预测也面临一些挑战。

首先，循环神经网络的训练过程相对复杂，需要大量的计算资源和时间。

特别是对于大规模的水质监测数据集，网络的训练可能需要数小时甚至数天。

基于BP神经网络模型预测区域需水量

具有非常重要的现实意义。区域需水量的预测工作是供水系统优化调度先决条件和必备条件，为国家在水利方面的宏观和微观决策提供参考，加快建设节水型社会的步伐，现经济的快速增长、实稳定和健康发展。图１为区域水资源供需关系。
定因素考虑。最终确定区域生活用水量的主要影响因素为：区域总人口、镇人口、村人口、城农城
镇人均可支配收入、村人均纯收入、均ＧＰ农人Ｄ
。
业水价、水回用率、污污水处理设施完善程度对工业用水量也有微弱的影响。区域工业需水量ＢＰ神经网络预测模型中采用输入参数如图４。
图３生活需水量ＢＰ神经网络预测模型输入参数图
区域生产需水量分为工业生产需水量和农业
生产需水量两大类，其中在工业需水量中按工业用水特点，分为火力发电工业用水和一般工业用水，是指所取用的是新鲜水量，包含工业内部都不的水的重复利用量。随着工业的发展，业生产规工模的进一步扩大，水量也会不断增加，业规模需工的扩大主要表现在工业产值上，这里指的是一般工业。在电力工业上，主要体现在发电量上。电火行业用水量也是区域工业部门用水量的重要组成部分。工业用水重复利用率虽然也是工业用水量

污水处理中BP神经网络与Elman神经网络的预测比较

ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＯｎＢＰＮｅＵｒａＩＮｅｔｗｏｒｋｓａｎｄＥｌｍａｎ
ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓｉｎＷａｓｔｅｗａｔｅｒＴｒｅａｌｍｅｎｔ
ｐｉ ‘ ｅｄｉｃｔｉｏｎ０１ ’ ＣｈｅｍｉｃａｌＯｘｙｇｅｎＤｅｍａｎｄ（ＣＯＤ）ｏｎＢＰｎｅｕｌ ‘ ａｌｎｅｔｗｏｒｋｓａｎｄＥｌＩＩ１１．１１１ｎｅｕｉ ‘ ａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｉｎｗａｓｔｅｗａｔｍ’ ｌｒｃａｔｎ３ｅｌｌｔ．
ｐｒｅｃｉｓｉｔ）ｎｏＩ ‘ ＥＩｍａｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｉｓｈｉｇｈｅｌ ’ ｔｈａｎＢＰｌｌｅｔｌｌ ‘ ａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＥｌｍａｎＩｑｅＵｌ ‘ ａｌｎｅｔｗｏｒｋｓＣａｌｌｐｌ ’ ｅｄｉｃｔｗａｓｔｃｗａｔｅｒ
预测的精确度高，Ｅｌｍａｎ神经网络能够更好的预测污水处理的进程。
关键词：污水处理；ＢＰ卒ＩＩ｝经网络；Ｅｈｎａｎ神经网络中分类号：ＴＰ１８３文献标识码：Ａ文章编号：１００３ — ７２４１（２０１４）１０ — ０００１ — ０４

《2024年人工智能在短临降水预报中应用研究综述》范文

《人工智能在短临降水预报中应用研究综述》篇一一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（）在各个领域的应用日益广泛，尤其在气象学领域，技术为短临降水预报提供了新的思路和方法。

短临降水预报是指对未来几小时至几天内的降水情况进行预测，对于防洪抗旱、农业生产和城市管理具有重要意义。

本文将重点综述人工智能在短临降水预报中的应用研究。

二、人工智能与短临降水预报的关系随着计算机技术和数据科学的飞速发展，算法模型在短临降水预报中的应用逐渐成为研究热点。

技术通过分析大量的气象数据，能够更准确地预测降水的发生、发展和结束时间，为防灾减灾提供了有力的技术支持。

三、人工智能在短临降水预报中的应用研究1. 深度学习模型的应用深度学习是领域的重要分支，其在短临降水预报中的应用主要体现在对历史气象数据的深度挖掘和学习。

通过构建神经网络模型，可以有效地提取气象数据的特征信息，提高预测的准确性。

目前，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等在短临降水预报中得到了广泛应用。

2. 集成学习模型的应用集成学习模型通过将多个基模型进行组合，可以有效地提高预测的准确性。

在短临降水预报中，集成学习模型如随机森林、梯度提升决策树等被广泛应用于气象数据的分析和预测。

3. 卫星遥感数据与的结合应用卫星遥感数据为短临降水预报提供了丰富的信息来源。

通过将卫星遥感数据与技术相结合，可以实现对降水的实时监测和预测。

例如，利用技术对卫星云图进行分析，可以有效地预测降水的发生和发展情况。

四、研究进展与挑战近年来，人工智能在短临降水预报中的应用取得了显著的成果。

然而，仍面临一些挑战和问题。

首先，气象数据的复杂性和不确定性给模型的构建带来了困难。

其次，模型的训练需要大量的数据支持，而现有的气象数据集仍存在不足。

此外，模型的应用还需要考虑实时数据的更新和模型的优化等问题。

五、未来展望未来，人工智能在短临降水预报中的应用将更加广泛和深入。

首先，随着计算机技术的不断发展，模型的性能将得到进一步提升。

基于遗传算法的人工神经网络河流冰情预测研究的开题报告

基于遗传算法的人工神经网络河流冰情预测研究的开题报告一、研究背景河流冰情是冬春季节的重要自然灾害之一，会对人们的生产生活带来很大影响。

能够准确地预测河流冰情，对防范和减轻相关灾害具有极大意义。

现有的预测方法主要包括经验公式法、统计方法、物理模型法、数据挖掘法等。

其中，基于人工神经网络（ANN）的预测方法被广泛应用于各种气象、水文预测领域，并取得了较好的效果。

然而，ANN 预测方法存在训练时间长、收敛性差等问题，且需要对网络结构和参数进行调优，导致预测精度和效率有待提高。

遗传算法（GA）作为一种全局优化的算法，可以有效地解决复杂多变的问题，为ANN 模型的预测效果提升提供了一种新的途径。

因此，本研究旨在基于遗传算法，优化 ANN 模型的结构和参数，并应用于河流冰情的预测。

二、研究目的本研究旨在：1.构建基于遗传算法的 ANN 模型，优化其结构和参数。

2.以某河流为例，利用优化后的ANN 模型对其未来的冰情进行预测，并与传统的预测方法进行比较分析，验证该方法的有效性和优越性。

三、研究内容及步骤1.收集该河流历史冰情数据，包括主要气象和水文参数。

2.构建基于遗传算法的 ANN 模型，对其结构和参数进行优化。

3.进行模型训练和预测，并与传统方法进行比较和分析。

4.进一步优化模型，提高预测精度和效率。

5.总结结论，得出本研究的主要结论和发现。

四、研究意义本研究可为河流冰情的预测提供一种新的方法和思路，为相关部门和群众提供更准确、及时的冰情信息，加强对冬春季节的防范和减灾工作。

同时，本研究还可以推动人工神经网络模型的应用和发展，为其他领域的预测问题提供参考和借鉴。

湖泊水华预警研究进展概述

湖泊水华预警研究进展概述摘要近几十年来，水华预警模型及监测技术得到迅速发展，及时有效的预防预警监测在预防湖库水华发生中发挥了一定的作用，是判断蓝藻水华发展趋势并制定相应对策的重要手段。

除了人工常规现场监测以外，目前国内外对湖泊水华预警的研究主要集中在以下几个方面：①环境遥感监测；②使用指标因子识别；③建立数学模型。

笔者将从上述三个方面对现有的湖泊水华预警的研究进展作简要概述。

关键词湖泊富营养化；蓝藻水华；监测预警引言据统计，自1980年以来，我国富营养化湖泊面积增加了近60倍，且25%的湖泊正面临富营养化的威胁[1]。

治理湖泊富营养化、控制水华危害不仅是我国的重大战略需求，也是一个世界性的环境问题。

治理湖泊富营养化是降低水华危害的根本措施，但这是一个非常复杂的过程，如果能够对水华的发生进行实时、精确的监测预警，并及时采取相应解决措施将会将蓝藻水华所带来的损失降到最小。

1 环境遥感监测20世纪70年代开始，美国等发达国家开始利用遥感手段对区域性水华进行监测。

80年代以来，遥感技术的发展使得遥感对内陆湖库水生生态环境的监测拓展到水温、浑浊度、悬浮物与叶绿素等水质理化指标，用于湖泊水库营养状态的监测与评价。

Torbick.N等[2]分别使用卫星遥感數据对美国Champlain湖进行湖泊水华情况研究，结合实证波段比值回归模型来测量叶绿素a和藻蓝蛋白浓度，并通过结果比较得出Landsat8卫星数据目前较为适用于进行湖泊水华监测。

20世纪80年代以后，我国学者开始利用环境遥感技术进行叶绿素a、透明度、水温、溶解氧等水质指标以及湖泊水华分布情况的观测。

王学军等[3]利用陆地卫星Landsat的TM影像数据选取悬浮固体颗粒物、透明度、溶解氧、高锰酸盐指数、5日生化需氧量、总氮、总磷共7个监测参数进行分析。

尚琳琳等[4]利用MODIS数据，采用浮游藻类指数（FAI）法提取太湖蓝藻水华面积，分析认为太湖蓝藻水华监测结果的尺度差异是水体的空间异质性导致的。

Seq2Seq模型的短期水位预测

Seq2Seq模型的短期水位预测
刘艳;张婷;康爱卿;李建柱;雷晓辉
【期刊名称】《水利水电科技进展》
【年(卷),期】2022(42)3
【摘要】为有效预测未来一定时间内的连续水位,提出了基于序列到序列
(Seq2Seq)的短期水位预测模型,并使用一个长短期记忆神经网络(LSTM)作为编码层,将历史水位序列编码为一个上下文向量,使用另一个LSTM作为解码层,将上下文向量解码来预测目标水位序列。

以流溪河为研究对象,针对不同预测长度分别建立水位预测模型,并与LSTM模型和人工神经网络(ANN)模型进行了对比。

结果表明:Seq2Seq模型对连续6 h、12 h和24 h水位预测的纳什效率系数最高分别为0.93、0.90和0.85;当预测长度为6 h时,LSTM和Seq2Seq模型预测结果相似,ANN模型精度较低;当预测长度为12 h和24 h时,Seq2Seq模型相比LSTM 模型和ANN模型预测效果更好,收敛速度更快。

【总页数】7页(P57-63)
【作者】刘艳;张婷;康爱卿;李建柱;雷晓辉
【作者单位】天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室;中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TV124
【相关文献】
1.基于控制因子ADL模型的短期水位预测方法
2.基于时间序列分析的水位短期预测模型仿真
3.随机模型在沈阳地区地下水位短期预测中的应用
4.基于集合经验模态分解与BP组合模型的短期余水位预测
5.基于长短期记忆神经网络模型的地下水水位预测研究
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