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基于BP神经网络的五大连池重碳酸矿泉水水质预测研究

     

摘要

为了掌握五大连池重碳酸矿泉水水质的变化趋势及预测未来水质特征的消长规律,以五大连池北饮泉2008—2016年的水质实测数据作为样本,选取二氧化碳作为预测参数构建BP神经网络组合预测模型,并对未来五年北饮泉中二氧化碳的含量进行预测.结果表明,BP神经网络组合模型对五大连池北饮泉二氧化碳的预测精度明显优于灰色系统模型,平均相对误差都控制在5%以内;水质预测结果显示未来五年北饮泉中二氧化碳的含量呈现显著下降趋势,必须予以重视.

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