2002年重庆长江水质模拟的BOD-DO人工神经网络耦合模型

本文(2002年)主要探讨了一种基于人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)的BOD-DO耦合模型在水质模拟中的应用。BOD代表生化需氧量(Biological Oxygen Demand)，DO则指溶解氧(Dissolved Oxygen)，两者是衡量水体自净能力和污染程度的重要指标。BOD-DO耦合模型结合了斯特里特-菲尔普斯方程(Streeter-Phelps equations)和反向传播(Back Propagation, BP)神经网络理论，旨在提高水质模拟的精确度。 作者郭景松、龙腾如和何国庆，来自重庆大学城乡建设与环境工程学院，他们利用1989年重庆地区长江水质数据，将数据分为5个组，用于训练和测试这个模型。实验结果显示，该模型在水质模拟方面具有可行性，且相较于传统模型，其预测和模拟结果更为准确。人工神经网络在水污染控制领域的应用，特别是通过BP算法优化设计和管理，被认为是最优方案，因为它能够处理复杂的数据关系，提供简单、可靠且精度高的预测。 文章的核心内容包括以下几个方面： 1. **模型介绍**：介绍了一维BOD-DO耦合模型的基本原理，它结合了生物学和机器学习方法，旨在模拟和预测水体中BOD和DO的变化动态。 2. **理论基础**：使用斯特里特-菲尔普斯方程描述有机物降解过程，这是理解水质变化的关键；而反向传播算法是训练神经网络的关键技术，它通过调整网络权重来最小化预测误差。 3. **数据应用**：使用1989年重庆长江水质数据进行模型训练和验证，这些数据作为输入特征，神经网络通过学习这些历史数据，建立水质与BOD-DO之间的关系。 4. **模型性能评估**：展示了模型在实际应用中的效果，证明了它在预测水质变化和处理复杂水质问题上的优势，表明其在实际操作中的实用价值。 5. **研究意义**：强调了人工神经网络在水污染控制策略中的潜力，尤其是在实时监测和预测水质变化、优化污水处理措施等方面的重要性。 总结来说，这篇文章为水质管理提供了一种新颖的工具，通过结合生物化学和人工智能技术，有望提升水资源保护和管理的效率和准确性。