基于PCA-BP神經網絡的水質評價方法研究.pdf

1、廣西大掌碩士掌位論文基于PCABP神經網絡的水質評價方法研究分類號UDC碩士學位論文密級編號基于PCA—BP神經網絡的水質評價方學法研究指導教攤衍溺期：居新委員幺崤抵吁闡人▲yl『▲廠一l廣西大礱瞻炙士掌位論文基于PCA—BP神經網絡的水質評價勇哼表研究基于PCA_BP神經網絡的水質評價方法研究摘要目前BP神經網絡應用在水質評價上主要有2個難題：l，訓練樣本不足，僅有水質標準中的5組臨界值數據不足以滿足BP神經網絡的建模條件；2，沒有驗

2、證樣本，難以判定己得網絡是合適的?？梢夿P神經網絡應用于污染特征復雜的流域水質評價上的主要問題是污染特征指標變量過多而相對的學習樣本過少，同時沒有檢驗樣本，而導致網絡可泛性差。針對以上問題，本文利用污染分擔率算法，對水質指標進行篩選，剔除對流域水質污染影響較小的指標，篩選出評價指標；利用主成份分析方法(PCA)對評價指標實測數據進行特征分析，獲取主成份及其對應的評價指標荷載，然后對5組水質標準臨界值進行轉化，獲取符合該流域特征的標準主成

3、份數據，達到了指標縮減的目的；以標準主成份數據作為訓練樣本，在訓練過程中確定網絡結構及訓練參數，依據專業(yè)知識確定驗證條件對網絡進行驗證，最終選擇出適用模型。本文選取國內某流域作為案例進行分析，該流域指標數據等級為I類的數據最多，V類、劣V類水質數據占總數的比例最少；而依據單因子評價法，I類的斷面為0個，V類、劣V類的斷面最多，顯然依據此法來總體評價該流域水質有失偏頗；利用本文所述的PCA—BP神經網絡法，I類的斷面最多，V類、劣V類斷面