基于CNN-LSTM混合神经网络的炼化污水处理场COD排放浓度预测 被引量：1

1

作者 何为 岳留强 +3 位作者 唐智和 栾辉 陈昌照 王若尧 《西安石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期121-129,共9页

快速、准确预测含油污水中有机污染物的化学需氧量(COD),及时优化运行参数,对于石油炼化企业节能减排、污水达标排放极为重要和迫切。为此,以某炼化企业污水处理场生产要素和COD排放浓度数据为研究样本,提出一种增加先验知识的CNN-LSTM... 快速、准确预测含油污水中有机污染物的化学需氧量(COD),及时优化运行参数,对于石油炼化企业节能减排、污水达标排放极为重要和迫切。为此,以某炼化企业污水处理场生产要素和COD排放浓度数据为研究样本,提出一种增加先验知识的CNN-LSTM混合神经网络算法,建立炼化企业污水处理场COD排放浓度预测模型。结果表明,该模型既可发挥CNN较好刻画、提取局部特征信息的优势,又具有LSTM对连续时间序列数据较好继承性的特点,其均方根误差为22.3217、决定系数为0.8732,平均相对误差较LSTM网络构建的模型降低5.45%。 展开更多

关键词 炼化污水处理 混合神经网络(CNN-LSTM) cod浓度 污染排放预测

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BP神经网络在长江水质COD预测中的应用 被引量：14

2

作者 郭庆春 郝源 +2 位作者 李雪 杜北方 张向阳 《计算机技术与发展》 2014年第4期235-238,242,共5页

水质变化具有非线性、突变性,且含有噪声,传统线性预测模型不能全面反映其变化规律,预测精度低,误差大。针对水质变化规律复杂,影响因素间非线性程度高的问题,为了提高水质预测精度,将改进算法的BP神经网络引入化学需氧量(COD)预测预报... 水质变化具有非线性、突变性,且含有噪声,传统线性预测模型不能全面反映其变化规律,预测精度低,误差大。针对水质变化规律复杂,影响因素间非线性程度高的问题,为了提高水质预测精度,将改进算法的BP神经网络引入化学需氧量(COD)预测预报领域,以pH、溶解氧(DO)、氨氮(NH3-N)为输入向量,以COD为输出向量,建立了COD的预测模型并对效果进行检验。结果表明:检验样本中COD的预测值与实测值的线性相关系数为0.991。BP神经网络模型预测精度高,收敛速度快,具有良好的泛化能力,能较好地反映COD和影响因子的变化规律。 展开更多

关键词 神经网络 水质 化学需氧量 溶解氧 氨氮

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基于混合神经网络模型的污水COD值预估法 被引量：4

3

作者 方骏 戴连奎 《中国给水排水》 CAS CSCD 北大核心 2003年第12期6-10,共5页

　提出了一种基于物理测量的COD值快速预估方法,它采用混合神经网络模型直接由UV分光光度计测得的吸光度数据预估出水样的COD值。实例分析表明,采用该混合模型具有比常规的BP网络和传统回归模型更好的预估精度,同时混合模型的预估值与... 　提出了一种基于物理测量的COD值快速预估方法,它采用混合神经网络模型直接由UV分光光度计测得的吸光度数据预估出水样的COD值。实例分析表明,采用该混合模型具有比常规的BP网络和传统回归模型更好的预估精度,同时混合模型的预估值与标准分析值之间也有着良好的相关性。 展开更多

关键词 水质分析 cod 混合神经网络模型 UV分光光度计 预估精度 预估方法

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基于TX2的污水COD软测量装置研究与实现 被引量：2

4

作者 廉小亲 陈群 +1 位作者 王俐伟 魏伟 《计算机仿真》 北大核心 2020年第9期194-198,316,共6页

针对污水处理过程中,传统测量方法对化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)测量耗时较长、成本高并且容易造成产生误差,需要经常标定等问题,研究了一种结合自组织特征映射(Self-organizing Map,SOM)和径向基函数(Radial Basis Functio... 针对污水处理过程中,传统测量方法对化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)测量耗时较长、成本高并且容易造成产生误差,需要经常标定等问题,研究了一种结合自组织特征映射(Self-organizing Map,SOM)和径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的COD软测量算法并进行仿真实现,给出了COD软测量装置的总体设计方案及其组成,并阐述了基于STM32的水质参数采集模块和基于Jetson TX2的软测量模块的硬件、软件设计思路及实现方法。测试结果表明:上述测量装置能够实时在线预测COD,具有较高的预测精度,为污水COD参数检测提供了一个快速、低成本和稳定可靠的解决方案。 展开更多

关键词 化学需氧量 神经网络 软测量

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卷积神经网络模型的遥感反演水质参数COD 被引量：11

5

作者 李爱民 范猛 +2 位作者 秦光铎 王海隆 许有成 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期651-656,共6页

化学需氧量(COD)是水体污染监测的常用水质指标之一,传统采集手段耗时耗力;利用遥感反演COD浓度能够快速获取整个水域的COD浓度空间分布状况,对于水污染治理和水环境保护具有重要意义。目前利用多光谱遥感数据反演COD浓度精度较低,主要... 化学需氧量(COD)是水体污染监测的常用水质指标之一,传统采集手段耗时耗力;利用遥感反演COD浓度能够快速获取整个水域的COD浓度空间分布状况,对于水污染治理和水环境保护具有重要意义。目前利用多光谱遥感数据反演COD浓度精度较低,主要原因是目前的反演模型多是以皮尔逊相关系数大小为指标选取建模波段的经验方法,对于多光谱遥感数据而言,其光谱波段范围较宽,波段的组合数量有限,难以找到有效的变量作为建模变量。针对这一问题,以郑州市天德湖为例,基于Planet多光谱高分辨率遥感影像,对遥感影像进行预处理和分析水样的高光谱数据,利用卷积神经网络对天德湖COD浓度进行反演;同时选取单变量回归模型、多变量回归模型进行精度对比。主要研究结论有:(1)相比于以皮尔逊相关系数为衡量标准选择不同波段组合的反演方式,卷积神经网络反演具有更高的空间反演精度,其决定系数为0.89,RMSE为2.22 mg·L^(-1),这是因为卷积神经网络不仅充分利用了遥感影像的光谱特征,而且能够提取目标像元周围的领域空间信息,学习到图像深层的抽象特征以及水质参数浓度和遥感数据之间的“内在规律”,可以在一定程度上避免传统方法建模带来的不稳定性;(2)选取最优的卷积神经网络模型制作天德湖水质COD浓度空间分布专题图;天德湖具有典型的内陆水体光谱特征,其COD浓度空间分布整体呈现西部高、东部较低、东南方向的进水口浓度较低、东北方向的出水口浓度较高的特征,卷积神经网络反演的天德湖区域浓度平均值为23.96 mg·L^(-1),标准差为7.11 mg·L^(-1),变异系数为0.29,更加接近实际采样点的统计值。基于卷积神经网络模型结合多光谱影像反演COD的结果表明卷积神经网络在水质参数COD遥感反演中具有较好的应用潜力。 展开更多

关键词 多光谱遥感 cod 卷积神经网络 Planet影像

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基于模糊神经网络的COD软测量技术的研究 被引量：8

6

作者 潘峥嵘 王群 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2011年第7期1572-1574,共3页

针对现在污水处理过程中监测水质的设备与技术比较落后,原始的实验室化验方法会造成时间的严重滞后,不能及时的反馈信息保证产品的质量,可能会造成一些严重的后果;采用了一种基于模糊神经网络(FNN)软测量技术的方法,充分利用神经网络的... 针对现在污水处理过程中监测水质的设备与技术比较落后,原始的实验室化验方法会造成时间的严重滞后,不能及时的反馈信息保证产品的质量,可能会造成一些严重的后果;采用了一种基于模糊神经网络(FNN)软测量技术的方法,充分利用神经网络的非线性映射能力、学习能力、并行处理能力和容错能力,以及模糊逻辑系统处理不确定性的能力等优势;将两者有机结合起来,组成在功能上更加完善和强大的模糊神经网络,以此进行建模,实现对污水处理中难测水质指标-化学需氧量(COD)的在线监测。 展开更多

关键词 模糊神经网络 软测量 建模 cod在线监测

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闸门调度对下游水体COD浓度衰减的敏感性分析 被引量：3

7

作者 张质明 王晓燕 +1 位作者 于洋 刘文竹 《水资源保护》 CAS 2013年第5期45-51,共7页

为定量讨论单一水闸的多闸门调度对下游COD浓度衰减的影响,采用2009—2011年在北运河杨洼闸上下游进行的实地监测数据,通过结合人工神经网络与修正的一维污染物衰减模型,建立了单一水闸多闸门调度对下游水体COD衰减影响的数学模型;并使... 为定量讨论单一水闸的多闸门调度对下游COD浓度衰减的影响,采用2009—2011年在北运河杨洼闸上下游进行的实地监测数据,通过结合人工神经网络与修正的一维污染物衰减模型,建立了单一水闸多闸门调度对下游水体COD衰减影响的数学模型;并使用权值分析法、Sobol法对该模型进行全局敏感性分析,分别得到上游来水COD浓度、纵向距离、水闸开孔数、开闸高度的一阶敏感性指数和总敏感性指数。结果表明:Sobol方法在神经网络模型敏感度分析中的定量化结果与权值分析法一致;杨洼闸对水流的控制作用明显,且增减开闸孔数比升降闸门高度可更有效地控制流量大小;降解系数与弥散系数的变化对河道内COD的衰减过程影响很小,且通过闸门调度改变水力条件也不会显著提高两者的影响力,COD浓度的衰减主要依靠稀释作用;影响COD降解过程的因素排序为:上游来水COD浓度,纵向距离,水闸开孔数,开闸高度。 展开更多

关键词 闸门调度 cod浓度衰减 BP人工神经网络模型 一维衰减模型 敏感性分析

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污水预警中的化学需氧量(COD)预测技术

8

作者 叶延亮 庄严 《化工自动化及仪表》 CAS 2013年第12期1528-1531,1552,共5页

针对污水处理厂监控系统对水质重要指标出水COD难以及时测量的问题,提出利用进水BOD及进水COD等辅助输入变量通过改进的Elman神经网络建立出水COD预测系统模型,采用某化工污水处理厂的实际运行数据作为训练和测试样本。仿真结果表明:改... 针对污水处理厂监控系统对水质重要指标出水COD难以及时测量的问题,提出利用进水BOD及进水COD等辅助输入变量通过改进的Elman神经网络建立出水COD预测系统模型,采用某化工污水处理厂的实际运行数据作为训练和测试样本。仿真结果表明:改进结构的Elman神经网络模型对出水COD的预测准确率最高。 展开更多

关键词 污水处理 cod 标准Elman神经网络 改进结构的Elman神经网络 LM算法

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水体透射光谱结合主成分分析(PCA)改进化学需氧量(COD)含量估算研究 被引量：4

9

作者 王彩玲 位欣欣 《中国无机分析化学》 CAS 北大核心 2024年第4期410-417,共8页

为了解决传统的化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)测量方法耗时较长,不利于快速、实时地获取水体中COD的信息等问题。通过采集100组COD水体光谱信息,分别使用3种不同的高光谱数据预处理方法对光谱数据进行预处理,并基于不同的预... 为了解决传统的化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)测量方法耗时较长,不利于快速、实时地获取水体中COD的信息等问题。通过采集100组COD水体光谱信息,分别使用3种不同的高光谱数据预处理方法对光谱数据进行预处理,并基于不同的预处理方法分别建立高斯过程回归模型(Gaussian Process Regression,GPR)和BP神经网络模型,分析不同预处理方法对模型精度的影响,建立了基于透射光谱测量结合主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)改进水体COD含量估算模型。对各模型结合PCA数据降维方法进行模型的改进,通过比较模型的精度选择最优模型进行水体COD含量的检测。结果显示:相比于原始光谱数据建立的GPR模型和BP神经网络模型,数据预处理后的模型精度明显提升;且结合PCA对预处理后的数据进一步降维处理后,模型精度得到了进一步的提升。其中,基于标准正态变量变换特征结合PCA改进BP神经网络模型R 2高达0.9940,均方根误差RMSE为0.022540。证明了基于PCA数据降维方法对预处理后的光谱数据进行降维处理,有利于去除光谱中的冗余信息,提取特征信息,可以实现COD含量估算模型的优化,从而为传统COD测量方法存在的问题提出了一种新的解决思路。 展开更多

关键词 透射光谱法 cod含量预测 PCA 高斯过程回归 BP神经网络

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基于水样类型识别的光谱COD测量方法 被引量：4

10

作者 吕蒙 胡映天 +1 位作者 高亚 王晓萍 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期3797-3802,共6页

基于紫外吸收光谱的COD测量方法,尽管具有快速、实时、免试剂、无污染等优势。但该方法对于组分多变的水样适应性不强,构建的单一计算模型不能适用于所有待测水样类型,导致其在复杂环境下测量准确度较低,从而限制了其应用领域。本研究... 基于紫外吸收光谱的COD测量方法,尽管具有快速、实时、免试剂、无污染等优势。但该方法对于组分多变的水样适应性不强,构建的单一计算模型不能适用于所有待测水样类型,导致其在复杂环境下测量准确度较低,从而限制了其应用领域。本研究提出一种基于水样类型识别的测量方法。其过程包括:动态识别水样类型→自动选择相应的"吸光度(Auv)-COD"算法模型→计算COD。该方法有效提高了紫外光谱法COD测量的准确度和适用性。该研究在传统的光谱识别技术的基础上,针对COD实际测量的特点加以改进。选取水样吸光度曲线的形貌特征作为水样类型的表征参数,利用LM-BP神经网络作为识别算法。并引入了"历史数据队列"、"历史识别因子"的概念,在此基础上形成了级联的神经网络结构。该算法实现了COD测量应用中的高准确度的光谱识别,进而提高了复杂环境下COD测量的精度。大量实验测试和结果表明,与传统的光谱识别技术相比,该方法在COD测量应用中具有更好的鲁棒性和准确性。水样类型识别准确率达98%以上。同时算法结构简单,计算量小,适用于资源受限的小型化COD测量仪。当仪器在复杂多变的水环境中进行测量时,采用该算法测量得到的COD精度有显著的提高。该方法的提出为光谱COD测量法在水体组分多变场合的应用及提高其测量精度提供了技术保证,可望解决传统紫外光谱COD测量法难以适应变化和复杂水环境应用的问题。 展开更多

关键词 水样类型识别 光谱cod测量法 级联BP神经网络

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污水厂出水COD预测模型的对比分析 被引量：1

11

作者 官宝锐 徐得潜 《环境保护科学》 CAS 2011年第2期65-67,共3页

根据污水厂日报表中的数据分别建立了ARMA、逐步回归分析、基于回归分析的神经网络模型和基于时间序列分析的神经网络模型,通过比较选择了基于时间序列分析的神经网络模型作为对污水厂出水COD的预测模型,其平均预测精度为85%,取得了满... 根据污水厂日报表中的数据分别建立了ARMA、逐步回归分析、基于回归分析的神经网络模型和基于时间序列分析的神经网络模型,通过比较选择了基于时间序列分析的神经网络模型作为对污水厂出水COD的预测模型,其平均预测精度为85%,取得了满意的预测结果,有利于克服根据在线监测调整工艺参数的滞后性的缺陷,保证出水水质。 展开更多

关键词 ARMA模型 逐步回归分析 神经网络 cod预测

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基于机器学习的水质COD预测方法 被引量：15

12

作者 宓云軿 王晓萍 金鑫 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期790-793,共4页

运用紫外光谱进行水质有机污染物浓度(化学耗氧量(COD))的检测,必须建立紫外光谱数据与COD值之间的数学模型.运用机器学习方法中的LM-BP神经网络和支持向量机,建立了紫外多波段光谱数据与COD值的相关性模型,讨论了在LM-BP神经网络建模... 运用紫外光谱进行水质有机污染物浓度(化学耗氧量(COD))的检测,必须建立紫外光谱数据与COD值之间的数学模型.运用机器学习方法中的LM-BP神经网络和支持向量机,建立了紫外多波段光谱数据与COD值的相关性模型,讨论了在LM-BP神经网络建模中网络结构选择、输入数据处理和训练程度控制,以及在支持向量机建模中核函数及其参数选择等问题.对某种水样的紫外多波段光谱,分别运用最小二乘法、LM-BP神经网络、支持向量机的相关性模型进行COD预测.结果表明,2种机器学习方法的预测能力明显优于最小二乘法,能够得到满意的预测精度,为运用物理方法解决化学量测量中普遍存在的相关性问题,提供了实际可行的解决方案. 展开更多

关键词 水质cod 机器学习 相关性模型 LM-BP神经网络 支持向量机 预测精度

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基于EHO优化的BP神经网络污水处理出水COD预测模型 被引量：7

13

作者 朱琳 李明河 陈园 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2022年第3期26-32,共7页

为了改善在污水处理环节中对有关化学需氧量预测效果的问题,提出了一种经象群算法优化的BP神经网络预测模型。首先通过将象群算法中的分离操作与改进权重的粒子群算法相结合,有效去除了种群中适应度较差的个体,进一步提高算法寻找最优... 为了改善在污水处理环节中对有关化学需氧量预测效果的问题,提出了一种经象群算法优化的BP神经网络预测模型。首先通过将象群算法中的分离操作与改进权重的粒子群算法相结合,有效去除了种群中适应度较差的个体,进一步提高算法寻找最优值的能力;首次利用改进后的象群算法优化BP神经网络对预测数据进行更好的逼近,提高预测模型的预测准确度;最后,通过仿真结果清晰表明:改善后的BP神经网络相对于传统BP神经网络以及一般的小波神经网络有着更高的预测精度。改进后的象群算法结合BP神经网络所建立的预测模型在一定程度上可以对污水处理中的出水化学需氧量进行比较准确的预测,能满足预测出水化学需氧量的一般要求,具有一定的研究价值。 展开更多

关键词 计算机神经网络 出水化学需氧量 象群算法 分离操作

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基于ANFIS模型的水质COD预测研究

14

作者 连亮亮 冯海林 +2 位作者 方益明 杜晓晨 姜培坤 《计算机时代》 2017年第12期8-12,共5页

针对目前环境监测数据化学需氧量(COD)的预测精度不高等问题,考虑神经网络预测极易陷入极小值,提出一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的COD预测模型。实验过程中采用控制变量法,根据训练过程中标准误差(RMSE)的变化选取最优训练次... 针对目前环境监测数据化学需氧量(COD)的预测精度不高等问题,考虑神经网络预测极易陷入极小值,提出一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的COD预测模型。实验过程中采用控制变量法,根据训练过程中标准误差(RMSE)的变化选取最优训练次数、隶属度函数数目和隶属度函数类型并建立ANFIS模型。实验以浙江省杭州径山水质为研究对象,选取PH、溶解氧(DO)、氨氮(NH_3-N)和总磷(Tp)等指标作为预测参数,以COD指标作为预测结果。实验结果表明,优化后ANFIS模型具有预测精度高、稳定度好等特点,与BP神经网络和RBF神经网络相比平均相对误差降低了3.18%。 展开更多

关键词 自适应神经模糊推理系统 神经网络 化学需氧量 水质

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用误差反向传播神经网络预测太子河鞍山段小姐庙断面的COD浓度

15

作者 郭宏伟 《山西能源与节能》 2010年第2期72-74,共3页

通过建立BP模型,借助Matlab7.1软件对太子河鞍山段小姐庙断面的COD浓度进行了预测,结果表明,用BP模型预测的太子河鞍山段小姐庙断面COD浓度与实测值基本相近,说明了利用BP模型预测水体的COD浓度具有预测精度高、使用方便、适应性强等优... 通过建立BP模型,借助Matlab7.1软件对太子河鞍山段小姐庙断面的COD浓度进行了预测,结果表明,用BP模型预测的太子河鞍山段小姐庙断面COD浓度与实测值基本相近,说明了利用BP模型预测水体的COD浓度具有预测精度高、使用方便、适应性强等优点,可应用于河流水体中COD的预测和管理工作中。 展开更多

关键词 神经网络 误差反向传播神经网络 cod浓度

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支持向量机和神经网络联合软测量SBR污水处理中COD的方法 被引量：10

16

作者 张杰 张建秋 +2 位作者 冯辉 雷中方 胡波 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1519-1524,共6页

为了实时测量序批式活性污泥法(SBR)污水处理系统中的化学需氧量(COD),提出了一种支持向量机和神经网络联合软测量SBR污水处理中COD的方法。针对COD软测量建模中有限种类辅助变量造成的矛盾数据问题和神经网络学习的局部最小问题,该方... 为了实时测量序批式活性污泥法(SBR)污水处理系统中的化学需氧量(COD),提出了一种支持向量机和神经网络联合软测量SBR污水处理中COD的方法。针对COD软测量建模中有限种类辅助变量造成的矛盾数据问题和神经网络学习的局部最小问题,该方法通过引入支持向量机对COD值进行预估计,再根据COD的变化规律使用两种神经网络模型分别估计污水COD值。实验表明:本文方法的软测量结果优于单一神经网络的软测量结果。 展开更多

关键词 软测量 数据融合 实验及仿真 序批式活性污泥法(SBR) cod 支持向量机 神经网络

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基于模糊神经网络的城市生活污水处理出水COD预测方法 被引量：2

17

作者 张丞 《环境保护与循环经济》 2022年第9期80-83,共4页

针对城市生活污水处理出水COD预测结果精度较低的问题,引进模糊神经网络,设计一种针对城市生活污水处理出水的COD预测方法。建立城市生活污水处理出水预测模型,选择基于模糊神经网络的COD预测参数进行训练,对数据进行归一化处理,并校正... 针对城市生活污水处理出水COD预测结果精度较低的问题,引进模糊神经网络,设计一种针对城市生活污水处理出水的COD预测方法。建立城市生活污水处理出水预测模型,选择基于模糊神经网络的COD预测参数进行训练,对数据进行归一化处理,并校正出水COD预测结果,实现出水COD的预测。通过对比实验证明,所设计的预测方法的预测结果与实际结果的偏差较小,说明本设计方法的出水COD预测精度较高,具有一定的优越性。 展开更多

关键词 模糊神经网络 污水处理 cod预测 归一化处理

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BP神经网络多波长法的COD预测 被引量：2

18

作者 温林强 夏凤毅 沈洲 《中国计量学院学报》 2016年第3期306-312,共7页

提出了一种紫外多波长与BP神经网络相结合的有机废水COD检测技术.由单片机(single chip microcmputer,SCM)控制GSM(global system for mobile communication)系统,采集的数据以串行通信方式发送到PC机上.由BP算法对超出单波长法检测区间... 提出了一种紫外多波长与BP神经网络相结合的有机废水COD检测技术.由单片机(single chip microcmputer,SCM)控制GSM(global system for mobile communication)系统,采集的数据以串行通信方式发送到PC机上.由BP算法对超出单波长法检测区间的COD值进行预测.分别从15条光谱扫描曲线中提取8组不同波长对应的吸光度数据作为算法的输入,调整算法的有关参数,并进行一定次数的训练.对最终预测结果进行了误差分析,数据显示相对误差控制在5%以内,预测结果稳定. 展开更多

关键词 紫外多波长技术 特征单波长法 cod检测 GSM系统 BP神经网络

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基于CSO优化模糊神经网络的污水处理出水COD预测模型 被引量：1

19

作者 沈鹏 李明河 张陈 《现代信息科技》 2022年第23期72-76,共5页

针对污水处理的非线性系统,为了能够有效预测出水化学需氧量(COD)。提出了一种基于鸡群算法(CSO)算法优化的模糊神经网络预测模型。首先通过模糊神经网络设计了COD模糊神经网络预测模型;之后采用鸡群算法优化模糊神经网络模型参数,弥补... 针对污水处理的非线性系统,为了能够有效预测出水化学需氧量(COD)。提出了一种基于鸡群算法(CSO)算法优化的模糊神经网络预测模型。首先通过模糊神经网络设计了COD模糊神经网络预测模型;之后采用鸡群算法优化模糊神经网络模型参数,弥补预测模型容易陷入局部极小值的缺点,使模糊神经网络的预测精度有了明显提高。最后用MATLAB平台进行仿真实验,仿真结果清晰表明,改进型模糊神经网络预测模型具有很好的自适应性和鲁棒性,提高了COD预测精度和预测效果,能够满足实际污水处理的测量需求,具有一定的研究价值。 展开更多

关键词 模糊神经网络 预测模型 出水cod 污水处理 CSO算法

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基于实测光谱与Landsat8影像的白洋淀COD遥感反演 被引量：10

20

作者 赵起超 赵姝雅 +2 位作者 刘剋 王延仓 李怀瑞 《现代电子技术》 北大核心 2019年第3期56-60,共5页

以白洋淀为研究区域,结合实测光谱、Landsat8影像和化学需氧量(COD)实测值,使用BP神经网络构建COD反演模型。结果显示,光谱反射率可对白洋淀水体COD污染程度进行区分,BP神经网络模型预测值与实测值的平均相对误差为16.5%,模型精度较好... 以白洋淀为研究区域,结合实测光谱、Landsat8影像和化学需氧量(COD)实测值,使用BP神经网络构建COD反演模型。结果显示,光谱反射率可对白洋淀水体COD污染程度进行区分,BP神经网络模型预测值与实测值的平均相对误差为16.5%,模型精度较好。基于模型反演2017年10月30日白洋淀水体COD浓度空间分布,白洋淀水体存在一定程度的有机污染,部分水体达到劣V类,污染中心主要位于东南部的村镇和旅游景点,区域内的生活、生产污水可能是造成COD升高的主要原因。 展开更多

关键词 cod 白洋淀 实测光谱 Landsat8 BP神经网络 遥感监测

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