BP神经网络提升焉耆盆地水质评价的精度与实用性

本文主要探讨了BP神经网络在焉耆盆地水质评价中的实际应用。焉耆盆地作为研究对象，其水质受到多重因素影响，表现出不确定性和模糊性。曹英兰、靳孟贵和刘延锋三位作者利用了BP神经网络这一人工智能技术，结合综合污染指数法来评估地表水和地下水的质量。 BP神经网络是一种模仿人脑神经元工作原理的计算模型，它通过多层次的处理单元（节点）来解决非线性问题，特别适合处理复杂的数据关系。在水质评价中，BP神经网络能有效地捕捉评价因子与水质等级之间的复杂关系，这使得其评价方法具备客观性、实用性和通用性。 传统的水质评价方法，如单因子评价法和多因子综合评价法，可能无法充分处理评价因子间的交互作用及随机性。而综合污染指数法等数学模型同样存在局限性，不能完全反映非线性关系和不确定性。人工神经网络的引入，尤其是BP神经网络，通过建立模拟的权重和阈值结构，能够动态调整以适应不同数据集，从而提高了水质评价的准确性和精确度。 文章的具体步骤包括计算污染指数，首先对每个污染因子（如化学成分）的实测值与评价标准值进行比较，得出污染因子的污染指数，然后通过平均污染指数和综合污染指数对整体水质进行量化评估。通过将监测数据输入BP神经网络模型，模型会学习并拟合出最佳权重，以此来决定样品的水质等级。 本文的研究展示了BP神经网络在解决水质评价中复杂关系的能力，并初步验证了其在焉耆盆地水质评价中的实用性和有效性。这种方法对于水资源的管理和保护具有重要意义，也为其他类似地区提供了借鉴和参考。