BP网络在水污染排放预测中的应用——以湟水河流域为例

"基于BP网络的水污染物排放预测模型研究" 本文主要探讨的是利用人工神经网络中的BP（Back Propagation）网络建立一个预测模型，用于研究企业能源消耗与水污染物排放之间的非线性关系，特别是在青海的涅水河流域。文章指出，由于西宁市区和大通县的排污问题以及城镇污水处理设施的不足，导致涅水河小峡桥断面等多个水体水质长期低于V类标准，这对黄河上游的水环境构成了严重威胁。 论文首先强调了黄河中上游流域的水污染防治工作，特别是针对氨氮和化学需氧量（COD）的控制。在2006年至2009年间，尽管主要支流的污染物浓度有所下降，但涅水河等部分区域的水质仍然恶劣，主要归因于城市污水和工业废水的不达标排放。由于这些地区的农业依赖良好的水质，因此改善水质对保障农业生产至关重要。 在“十二五”规划期间，青海段的黄河中上游流域设有5个控制单元，其中有2个位于涅水河流域。鉴于此背景，论文构建了一个通用的模型，通过BP神经网络来捕捉大型企业能源消耗与水污染物排放的复杂关联，以预测未来的排放量。这一模型对于制定有效的水污染控制策略和保护黄河上游的生态环境具有实际应用价值。 BP网络是一种常见的前馈神经网络，常用于处理非线性映射问题。在本文中，它被用来处理能源消耗与污染物排放之间的非线性关系，这在传统的方法中可能难以捕捉。通过对历史数据的学习，BP网络可以学习到隐藏的模式并进行预测。然而，现有的研究多集中在特定地区的污染物排放预测，而未提供一个普遍适用的模型来揭示能耗与排放之间的关系。 文章引用了其他学者的工作，如孙娟等人对北京市的污染物排放分析，李孝廉等人对陕北地区COD和氨氮排放的研究，以及赵宪伟等人对河北省COD减排策略的探讨。这些研究表明，尽管各地都有针对性的减排措施，但缺乏一个通用的模型来系统地理解和预测企业能耗与污染排放的关系。 该研究通过建立BP网络模型，为理解并预测大型企业在能源消耗和水污染物排放间的复杂动态提供了新的工具，对于制定更精确的环保政策和改善水环境质量具有重要意义。此外，这种方法也可以推广到其他流域或地区的水污染控制工作中，以提升整体的环境管理效率。